FRSICL: LLM-Enabled In-Context Learning Flight Resource Allocation for Fresh Data Collection in UAV-Assisted Wildfire Monitoring

📄 arXiv: 2507.10134v1 📥 PDF

作者: Yousef Emami, Hao Zhou, Miguel Gutierrez Gaitan, Kai Li, Luis Almeida

分类: cs.AI

发布日期: 2025-07-14

备注: 8 pages, 8 figures

💡 一句话要点

提出FRSICL，利用LLM上下文学习解决无人机野火监测中飞行资源分配问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 无人机 野火监测 飞行资源分配 大型语言模型 上下文学习

📋 核心要点

  1. 现有基于深度强化学习的无人机资源分配方法存在采样效率低、泛化性差等问题，难以适应动态变化的野火监测场景。
  2. FRSICL利用大型语言模型（LLM）的上下文学习能力，通过自然语言描述任务和环境反馈，实现飞行控制和数据收集的实时优化。
  3. 仿真结果表明，FRSICL在最小化平均信息年龄（AoI）方面优于近端策略优化（PPO）和最近邻等传统方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于LLM上下文学习的飞行资源分配方案（FRSICL），用于无人机辅助野火监测（UAWM）系统中，实时联合优化无人机的飞行控制和数据收集调度，从而渐近地最小化地面传感器数据的平均信息年龄（AoI）。在UAWM系统中，传感器传输调度和速度的联合优化对于最小化陈旧传感器数据的AoI至关重要。深度强化学习（DRL）已被用于此类优化，但其采样效率低、存在模拟到现实的差距以及训练复杂等局限性，使其不适用于野火监测等时间紧迫的应用。与DRL不同，FRSICL使用自然语言任务描述和环境反馈来生成数据收集计划和控制速度，从而无需大量重新训练即可实现动态决策。仿真结果证实，与近端策略优化（PPO）和最近邻基线相比，所提出的FRSICL是有效的。

🔬 方法详解

问题定义：无人机辅助野火监测中，如何高效地分配飞行资源（速度、数据收集调度），以最小化地面传感器数据的平均信息年龄（AoI），确保及时获取最新的火情信息。现有基于深度强化学习的方法存在训练复杂、采样效率低、模拟到现实的差距等问题，难以适应野火蔓延的动态环境。

核心思路：利用大型语言模型（LLM）的上下文学习能力，将飞行资源分配问题转化为一个序列决策问题，通过自然语言描述任务目标和环境状态，让LLM根据上下文信息生成合理的飞行策略和数据收集计划。这种方法无需大量离线训练，能够快速适应新的环境和任务。

技术框架：FRSICL框架主要包括以下几个模块：1) 环境感知模块：负责收集地面传感器的状态信息（如温度、湿度等）和无人机自身的状态信息（如位置、速度等）；2) 任务描述模块：将任务目标（如最小化AoI）和环境状态转化为自然语言描述；3) LLM推理模块：根据任务描述和环境反馈，利用LLM生成飞行控制指令和数据收集调度；4) 飞行控制模块：根据LLM的指令控制无人机的飞行速度和方向；5) 数据收集模块：根据LLM的调度，从地面传感器收集数据。

关键创新：FRSICL的核心创新在于利用LLM的上下文学习能力，将复杂的飞行资源分配问题转化为一个自然语言理解和生成问题。与传统的深度强化学习方法相比，FRSICL无需大量离线训练，能够快速适应新的环境和任务，具有更好的泛化性和鲁棒性。此外，使用自然语言作为任务描述和控制指令，使得人机交互更加自然和直观。

关键设计：FRSICL的关键设计包括：1) 任务描述的格式和内容，需要清晰地表达任务目标和环境状态；2) LLM的选择和微调，需要选择具有较强自然语言理解和生成能力的LLM，并根据具体的应用场景进行微调；3) 环境反馈的设计，需要及时地将环境状态的变化反馈给LLM，以便LLM能够做出更合理的决策；4) 奖励函数的设计（虽然论文中没有明确提到奖励函数，但在上下文学习中，环境反馈可以起到类似奖励函数的作用），需要引导LLM学习到最优的飞行策略和数据收集计划。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

仿真结果表明，FRSICL在最小化平均信息年龄（AoI）方面优于近端策略优化（PPO）和最近邻等传统方法。具体而言，FRSICL能够更有效地平衡无人机的飞行速度和数据收集调度，从而确保及时获取最新的火情信息，降低火灾蔓延的风险。虽然论文中没有给出具体的性能数据和提升幅度，但结论表明FRSICL在实际应用中具有显著的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种无人机辅助的实时监测场景，例如森林防火、环境监测、灾害救援等。通过利用LLM的强大能力，可以实现无人机的智能化自主飞行和数据收集，提高监测效率和响应速度，降低人工干预成本，具有重要的实际应用价值和广阔的发展前景。

📄 摘要（原文）

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are vital for public safety, particularly in wildfire monitoring, where early detection minimizes environmental impact. In UAV-Assisted Wildfire Monitoring (UAWM) systems, joint optimization of sensor transmission scheduling and velocity is critical for minimizing Age of Information (AoI) from stale sensor data. Deep Reinforcement Learning (DRL) has been used for such optimization; however, its limitations such as low sampling efficiency, simulation-to-reality gaps, and complex training render it unsuitable for time-critical applications like wildfire monitoring. This paper introduces a new online Flight Resource Allocation scheme based on LLM-Enabled In-Context Learning (FRSICL) to jointly optimize the UAV's flight control and data collection schedule along the trajectory in real time, thereby asymptotically minimizing the average AoI across ground sensors. In contrast to DRL, FRSICL generates data collection schedules and controls velocity using natural language task descriptions and feedback from the environment, enabling dynamic decision-making without extensive retraining. Simulation results confirm the effectiveness of the proposed FRSICL compared to Proximal Policy Optimization (PPO) and Nearest-Neighbor baselines.