TypeFly: Flying Drones with Large Language Model

📄 arXiv: 2312.14950v2 📥 PDF

作者: Guojun Chen, Xiaojing Yu, Neiwen Ling, Lin Zhong

分类: cs.RO, cs.AI, cs.HC

发布日期: 2023-12-08 (更新: 2024-09-26)

💡 一句话要点

TypeFly提出ChatFly系统，通过MiniSpec语言显著降低LLM控制无人机的延迟。

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

关键词: 无人机控制 大型语言模型 低延迟 编程语言 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的机器人控制方法在移动机器人，尤其是无人机应用中，由于LLM生成计划的固有延迟，难以满足实时性要求。
  2. ChatFly系统通过设计一种精简的编程语言MiniSpec，并结合其运行时，显著降低了LLM生成控制计划所需的token数量和处理时间。
  3. 实验结果表明，ChatFly能够将无人机响应时间减少高达62%，从而提供更流畅的用户体验，并提升任务完成效率。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为ChatFly的系统，旨在解决大型语言模型（LLM）在实时交互式移动机器人（特别是无人机）控制中，由于LLM固有的顺序token生成过程导致控制计划生成延迟过大的问题。ChatFly系统结合了一种名为MiniSpec的新型编程语言及其运行时，以减少计划生成时间和无人机响应时间。与让LLM使用冗长的Python编写程序不同，ChatFly让LLM使用专门为token效率和流式解释设计的MiniSpec。通过一系列具有挑战性的无人机任务，实验表明ChatFly的设计选择可以将响应时间减少高达62%，并提供更一致的用户体验，从而实现基于LLM的响应迅速且智能的无人机控制，并高效完成任务。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于大型语言模型（LLM）的无人机控制方法，主要依赖LLM生成Python等通用编程语言的控制代码。然而，LLM生成token的顺序性导致显著的延迟，尤其是在需要实时响应的交互式无人机应用中，这种延迟会严重影响用户体验和任务完成效率。因此，如何降低LLM生成控制计划的延迟是亟待解决的问题。

核心思路：ChatFly的核心思路是设计一种专门为无人机控制定制的精简编程语言MiniSpec。MiniSpec通过减少冗余信息和优化语法结构，降低了LLM生成控制计划所需的token数量。同时，MiniSpec的设计也便于流式解释，进一步减少了无人机的响应时间。通过让LLM生成MiniSpec代码，而不是Python代码，ChatFly能够在保证控制能力的同时，显著降低延迟。

技术框架：ChatFly系统主要包含以下几个模块：1) LLM：负责接收用户指令，并生成MiniSpec代码；2) MiniSpec编译器：将LLM生成的MiniSpec代码编译成可执行的指令序列；3) 无人机控制器：接收指令序列，并控制无人机执行相应的动作。整个流程是：用户输入自然语言指令 -> LLM生成MiniSpec代码 -> MiniSpec编译器编译代码 -> 无人机控制器执行指令。

关键创新：ChatFly的关键创新在于MiniSpec编程语言的设计。MiniSpec专门为无人机控制任务设计，具有以下特点：1) 精简的语法：减少了冗余信息，降低了LLM生成token的数量；2) 流式解释：便于实时执行，减少了无人机的响应时间；3) 针对性优化：针对无人机控制的特定需求进行了优化，例如支持常用的运动控制指令和传感器数据访问。

关键设计：MiniSpec的设计关键在于平衡表达能力和token效率。例如，MiniSpec使用简洁的关键字来表示常用的无人机动作（如起飞、降落、前进、后退等），避免使用冗长的自然语言描述。此外，MiniSpec还支持自定义函数，允许用户将常用的操作序列封装成函数，从而进一步减少代码的长度。具体的语法规则和指令集设计细节未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，ChatFly系统能够显著降低LLM控制无人机的延迟。在多个具有挑战性的无人机任务中，ChatFly可以将响应时间减少高达62%，并且提供更一致的用户体验。与直接使用LLM生成Python代码相比，ChatFly能够更高效地完成任务，并提升无人机控制的智能化水平。具体的实验设置和对比基线未知。

🎯 应用场景

ChatFly系统具有广泛的应用前景，例如：1) 自动化巡检：无人机可以根据自然语言指令进行自主巡检，例如“飞到大楼顶部，检查是否有损坏”；2) 智能物流：无人机可以根据指令进行包裹配送，例如“将包裹送到A栋301”；3) 应急救援：无人机可以根据指令进行搜索和救援，例如“搜索是否有人员被困在废墟中”。ChatFly的低延迟特性使其能够应用于对实时性要求较高的场景，提升无人机应用的智能化水平。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in robot control using large language models (LLMs) have demonstrated significant potential, primarily due to LLMs' capabilities to understand natural language commands and generate executable plans in various languages. However, in real-time and interactive applications involving mobile robots, particularly drones, the sequential token generation process inherent to LLMs introduces substantial latency, i.e. response time, in control plan generation. In this paper, we present a system called ChatFly that tackles this problem using a combination of a novel programming language called MiniSpec and its runtime to reduce the plan generation time and drone response time. That is, instead of asking an LLM to write a program (robotic plan) in the popular but verbose Python, ChatFly gets it to do it in MiniSpec specially designed for token efficiency and stream interpretation. Using a set of challenging drone tasks, we show that design choices made by ChatFly can reduce up to 62% response time and provide a more consistent user experience, enabling responsive and intelligent LLM-based drone control with efficient completion.