Drones that Think on their Feet: Sudden Landing Decisions with Embodied AI

📄 arXiv: 2510.00167v1 📥 PDF

作者: Diego Ortiz Barbosa, Mohit Agrawal, Yash Malegaonkar, Luis Burbano, Axel Andersson, György Dán, Henrik Sandberg, Alvaro A. Cardenas

分类: cs.AI, cs.CR, cs.RO

发布日期: 2025-09-30

💡 一句话要点

利用具身AI，无人机实现突发状况下的自主安全着陆决策

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

关键词: 具身AI 无人机 安全着陆 视觉语言模型 自主决策

📋 核心要点

  1. 传统无人机依赖人工编码的恢复规则应对突发事件，但难以覆盖所有真实场景。
  2. 论文提出利用具身AI，结合视觉语言模型进行常识推理，实时生成安全着陆策略。
  3. 在模拟城市环境中，验证了该方法在突发状况下自主决策安全着陆的可行性。

📝 摘要（中文）

自主无人机经常需要应对突发事件，例如警报、故障或环境中意外的变化，这些事件需要立即做出自适应决策。传统方法依赖于安全工程师手动编写大量的恢复规则，但这种策略无法预测各种真实世界的意外情况，并且很快变得不完整。最近，具身AI的进步，由大型视觉语言模型提供支持，提供了常识推理来评估上下文并实时生成适当的动作。我们在虚幻引擎的模拟城市基准中展示了这种能力，无人机动态地解释周围环境并决定突然的机动以实现安全着陆。我们的结果表明，具身AI使一类新的自适应恢复和决策流程成为可能，这些流程以前无法手动设计，从而提高了自主空中系统的弹性和安全性。

🔬 方法详解

问题定义：无人机在复杂环境中飞行时，需要能够应对突发的、未知的事件，例如传感器故障、环境变化等，并快速做出安全着陆的决策。传统方法依赖于预先设定的规则，无法覆盖所有可能的情况，且维护成本高昂。现有方法缺乏对环境的理解和推理能力，难以适应动态变化的环境。

核心思路：利用具身AI，赋予无人机理解环境和进行推理的能力。通过视觉语言模型，无人机可以“看到”周围的环境，并结合常识知识，理解当前情况的含义，从而做出合理的着陆决策。核心在于将视觉信息与语言模型相结合，实现对环境的感知和理解。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 环境感知模块：通过无人机载摄像头获取视觉信息。2) 视觉语言模型：将视觉信息输入到视觉语言模型中，进行场景理解和推理，生成着陆决策。3) 决策执行模块：根据视觉语言模型的输出，控制无人机进行相应的机动，实现安全着陆。整个流程是端到端的，无人机直接根据视觉输入做出决策。

关键创新：最重要的创新点在于将具身AI应用于无人机的安全着陆问题。与传统的基于规则的方法相比，该方法具有更强的泛化能力和适应性，能够应对未知的突发事件。视觉语言模型的引入使得无人机能够理解环境，并进行常识推理，从而做出更合理的决策。这是传统方法无法实现的。

关键设计：论文中使用了预训练的视觉语言模型，并针对无人机着陆任务进行了微调。关键设计包括：1) 视觉编码器：用于提取视觉特征。2) 语言模型：用于进行场景理解和推理。3) 决策模块：将语言模型的输出转换为无人机的控制指令。具体的损失函数和网络结构细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

论文在模拟城市环境中进行了实验，验证了具身AI在无人机安全着陆方面的有效性。实验结果表明，该方法能够使无人机在突发状况下自主做出安全着陆决策，提高了无人机的安全性和可靠性。具体的性能数据和对比基线在摘要中未提及，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种无人机应用场景，例如城市物流、灾害救援、环境监测等。在这些场景中，无人机需要具备自主应对突发事件的能力，以确保飞行安全。该研究为提高无人机的自主性和安全性提供了新的思路，具有重要的实际应用价值和未来发展潜力。

📄 摘要（原文）

Autonomous drones must often respond to sudden events, such as alarms, faults, or unexpected changes in their environment, that require immediate and adaptive decision-making. Traditional approaches rely on safety engineers hand-coding large sets of recovery rules, but this strategy cannot anticipate the vast range of real-world contingencies and quickly becomes incomplete. Recent advances in embodied AI, powered by large visual language models, provide commonsense reasoning to assess context and generate appropriate actions in real time. We demonstrate this capability in a simulated urban benchmark in the Unreal Engine, where drones dynamically interpret their surroundings and decide on sudden maneuvers for safe landings. Our results show that embodied AI makes possible a new class of adaptive recovery and decision-making pipelines that were previously infeasible to design by hand, advancing resilience and safety in autonomous aerial systems.