Large Language Models for Single-Step and Multi-Step Flight Trajectory Prediction

📄 arXiv: 2501.17459v1 📥 PDF

作者: Kaiwei Luo, Jiliu Zhou

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-01-29

备注: 9 pages, 7 figures

💡 一句话要点

首个将大语言模型应用于单步和多步飞行轨迹预测的研究

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 飞行轨迹预测 大型语言模型 时间序列预测 语言建模 航空应用

📋 核心要点

  1. 现有飞行轨迹预测方法难以捕捉复杂的时空依赖关系，限制了预测精度。
  2. 论文将飞行轨迹预测转化为语言建模问题，利用LLM学习轨迹的时空模式。
  3. 实验表明，微调后的LLM在单步和多步预测中均优于传统方法，但推理延迟较高。

📝 摘要（中文）

飞行轨迹预测是航空领域中一项关键的时间序列任务。尽管深度学习方法已显示出巨大的潜力，但将大型语言模型（LLM）应用于该领域的研究仍然不足。本研究率先使用LLM进行飞行轨迹预测，并将其重新定义为语言建模问题。具体而言，我们从ADS-B飞行数据中提取代表飞机位置和状态的特征，构建一个基于提示的数据集，其中轨迹航路点被转换为语言token。然后，该数据集被用于微调LLM，使其能够学习复杂的时空模式以进行准确的预测。综合实验表明，与传统方法相比，LLM在单步和多步预测中均取得了显著的性能提升，其中LLaMA-3.1模型实现了最高的总体准确率。然而，LLM的高推理延迟对实时应用提出了挑战，突显了在该有希望的方向上进行进一步研究的必要性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决飞行轨迹预测问题，即给定飞机历史飞行数据，预测其未来一段时间内的飞行轨迹。现有方法，如传统时间序列模型和深度学习模型，在捕捉飞行轨迹中复杂的时空依赖关系方面存在不足，难以实现高精度的预测。

核心思路：论文的核心思路是将飞行轨迹预测问题重新定义为语言建模问题。具体来说，将飞行轨迹的航路点视为语言中的token，利用大型语言模型（LLM）强大的序列建模能力来学习飞行轨迹的时空模式。通过将轨迹数据转换为语言形式，可以利用LLM预训练的知识和强大的泛化能力，从而提高预测精度。

技术框架：整体框架包括数据预处理、提示构建、LLM微调和轨迹预测四个主要阶段。首先，从ADS-B数据中提取飞机的位置和状态信息。然后，将这些信息转换为基于提示的语言token序列，构建训练数据集。接着，使用该数据集微调LLM，使其学习飞行轨迹的时空模式。最后，使用微调后的LLM进行单步或多步的轨迹预测。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于将飞行轨迹预测问题重新定义为语言建模问题，并成功地将LLM应用于该领域。这种方法充分利用了LLM强大的序列建模能力和预训练知识，避免了从头开始训练模型的需要，显著提高了预测精度。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用基于提示的数据集，将飞行轨迹数据转换为语言token序列；2) 选择合适的LLM架构（如LLaMA）进行微调；3) 设计合适的损失函数，以优化LLM的预测性能；4) 探索不同的提示策略，以提高LLM的预测精度。具体的参数设置和网络结构细节未在摘要中详细说明。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，基于LLM的飞行轨迹预测方法在单步和多步预测中均优于传统方法。其中，使用LLaMA-3.1模型取得了最高的总体准确率，验证了LLM在飞行轨迹预测方面的潜力。但LLM的推理延迟较高，限制了其在实时应用中的部署，需要进一步优化。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于空中交通管理、飞行安全监控、无人机路径规划等领域。高精度的飞行轨迹预测有助于优化航班调度、减少飞行冲突、提高空域利用率，并为无人机自主飞行提供更可靠的保障。未来，该方法有望应用于更复杂的飞行场景，例如考虑天气因素、空域限制等。

📄 摘要（原文）

Flight trajectory prediction is a critical time series task in aviation. While deep learning methods have shown significant promise, the application of large language models (LLMs) to this domain remains underexplored. This study pioneers the use of LLMs for flight trajectory prediction by reframing it as a language modeling problem. Specifically, We extract features representing the aircraft's position and status from ADS-B flight data to construct a prompt-based dataset, where trajectory waypoints are converted into language tokens. The dataset is then employed to fine-tune LLMs, enabling them to learn complex spatiotemporal patterns for accurate predictions. Comprehensive experiments demonstrate that LLMs achieve notable performance improvements in both single-step and multi-step predictions compared to traditional methods, with LLaMA-3.1 model achieving the highest overall accuracy. However, the high inference latency of LLMs poses a challenge for real-time applications, underscoring the need for further research in this promising direction.