AutoFPDesigner: Automated Flight Procedure Design Based on Multi-Agent Large Language Model

📄 arXiv: 2410.14989v1 📥 PDF

作者: Longtao Zhu, Hongyu Yang, Ge Song, Xin Ma, Yanxin Zhang, Yulong Ji

分类: cs.AI, cs.RO

发布日期: 2024-10-19

备注: 21 pages, 18 figures, 5 tables

💡 一句话要点

提出AutoFPDesigner，基于多智能体大语言模型实现飞行程序自动设计

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 飞行程序设计 大语言模型 性能导航 多智能体 自动化设计

📋 核心要点

  1. 现有飞行程序设计依赖人工，自动化程度低，且算法建模复杂，泛化性差，难以适应快速变化的需求。
  2. AutoFPDesigner利用多智能体协作，结合大语言模型和设计规范，实现了飞行程序端到端自动设计。
  3. 实验表明，AutoFPDesigner设计的飞行程序安全性接近100%，任务完成率达75%，具有良好的适应性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于多智能体大语言模型的飞行程序设计方法AutoFPDesigner，旨在解决当前飞行程序设计中人工主导、自动化程度低、算法建模复杂和泛化性差等问题。AutoFPDesigner利用多智能体协作完成程序设计，实现了基于性能的导航(PBN)程序的端到端自动设计。用户以自然语言输入设计需求，AutoFPDesigner通过加载设计规范和利用工具库来完成设计，并允许用户监督和参与设计过程。实验结果表明，AutoFPDesigner设计的飞行程序安全性接近100%，任务完成率达到75%，并且在不同的设计任务中具有良好的适应性。AutoFPDesigner为飞行程序设计引入了一种新的范例，是该过程自动化关键的一步。

🔬 方法详解

问题定义：当前飞行程序设计高度依赖人工干预，自动化程度低，设计过程耗时且容易出错。此外，传统方法依赖于复杂的算法建模，泛化能力较弱，难以适应不同的设计任务和环境变化。因此，如何实现飞行程序的自动化、高效和安全设计是一个重要的挑战。

核心思路：AutoFPDesigner的核心思路是利用大语言模型强大的自然语言理解和生成能力，结合多智能体协作机制，将飞行程序设计过程分解为多个可执行的任务，并分配给不同的智能体完成。通过模拟人类专家团队的协作方式，实现飞行程序的自动化设计。

技术框架：AutoFPDesigner的整体架构包含以下几个主要模块：1) 自然语言需求解析模块：将用户输入的自然语言设计需求转化为机器可理解的结构化信息。2) 多智能体协作模块：协调多个智能体之间的任务分配和信息交互，每个智能体负责特定的设计任务。3) 设计规范加载模块：加载飞行程序设计的相关规范和标准，为智能体的设计提供约束和指导。4) 工具库：提供各种设计工具和算法，供智能体调用以完成具体的设计任务。5) 飞行程序生成模块：根据智能体的设计结果，生成最终的飞行程序。

关键创新：AutoFPDesigner的关键创新在于将大语言模型和多智能体协作机制应用于飞行程序设计领域，实现了端到端的自动化设计。与传统方法相比，AutoFPDesigner无需人工干预，能够自动完成飞行程序的设计，并且具有更强的泛化能力和适应性。此外，AutoFPDesigner允许用户监督和参与设计过程，提高了设计的透明度和可控性。

关键设计：AutoFPDesigner的关键设计包括：1) 智能体的角色定义和任务分配策略：根据飞行程序设计的不同阶段和任务，定义不同的智能体角色，并制定合理的任务分配策略，确保智能体之间的有效协作。2) 大语言模型的选择和微调：选择合适的预训练大语言模型，并针对飞行程序设计领域的数据进行微调，提高模型在该领域的性能。3) 设计规范的表示和加载方式：采用结构化的方式表示飞行程序设计规范，并设计高效的加载机制，确保智能体能够快速访问和利用规范信息。4) 工具库的构建和管理：构建包含各种设计工具和算法的工具库，并设计灵活的管理机制，方便智能体调用和使用。

📊 实验亮点

实验结果表明，AutoFPDesigner设计的飞行程序安全性接近100%，表明该方法能够有效避免安全风险。此外，AutoFPDesigner的任务完成率达到75%，表明该方法能够成功完成大部分设计任务。AutoFPDesigner在不同的设计任务中表现出良好的适应性，证明了其具有较强的泛化能力。这些结果表明，AutoFPDesigner在飞行程序设计领域具有显著的优势。

🎯 应用场景

AutoFPDesigner可应用于机场、航空公司和空管部门等，用于快速生成和优化飞行程序，提高空域利用率和飞行安全性。该研究有助于推动飞行程序设计的自动化和智能化，降低设计成本，并为未来的智能空管系统奠定基础。未来，AutoFPDesigner还可扩展到其他交通运输领域，如无人机航线规划和船舶航线设计等。

📄 摘要（原文）

Current flight procedure design methods heavily rely on human-led design process, which is not only low auto-mation but also suffer from complex algorithm modelling and poor generalization. To address these challenges, this paper proposes an agent-driven flight procedure design method based on large language model, named Au-toFPDesigner, which utilizes multi-agent collaboration to complete procedure design. The method enables end-to-end automated design of performance-based navigation (PBN) procedures. In this process, the user input the design requirements in natural language, AutoFPDesigner models the flight procedure design by loading the design speci-fications and utilizing tool libraries complete the design. AutoFPDesigner allows users to oversee and seamlessly participate in the design process. Experimental results show that AutoFPDesigner ensures nearly 100% safety in the designed flight procedures and achieves 75% task completion rate, with good adaptability across different design tasks. AutoFPDesigner introduces a new paradigm for flight procedure design and represents a key step towards the automation of this process. Keywords: Flight Procedure Design; Large Language Model; Performance-Based Navigation (PBN); Multi Agent;