摘要
针对电动垂直起降飞行器部署中人类意图与自主操作间的差距，本文提出 FRAMe 系统。该系统整合规划大语言模型、多模态教练代理及基于检索增强生成（RAG）的记忆机制，旨在生成既满足任务约束又符合人类操作员偏好的飞行计划。实验表明，FRAMe 在多种场景下显著提升了计划有效性（最高达 93.8%），并优化了偏好相关指标，展示了大语言模型在以人为中心的任务规划中的应用潜力。
AI 推荐理由
论文核心为端到端飞行规划系统，规划是主要任务，记忆与教练代理为辅。
研究机构
George Washington University, Washington, DC, USA
Meta Solutions Technology Inc, NASA Ames Research Center, Moffett Field, CA, USA
论文信息