English(EN) End-to-End LLM Flight Planning with RAG-based Memory and Multi-modal Coach Agent

LLM驱动的FRAMe系统生成eVTOL飞行计划，优先考虑人类偏好

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-07-09 04:00

研究人员开发了FRAMe，一个利用大型语言模型（LLM）为电动垂直起降（eVTOL）飞机进行端到端飞行规划的新系统。FRAMe集成了LLM规划器、多模态教练代理和基于检索增强生成（RAG）的记忆，以创建满足任务需求和人类操作员偏好的飞行计划。在各种场景的测试中，完整的FRAMe系统实现了高有效性率，其中最强的规划器在简单场景下达到了93.8%的总体有效性和99%，同时还优先考虑了操作员的偏好。 AI

影响展示了LLM在复杂、以人为中心的任务规划中的能力，可能改善自主系统的集成。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Amin Tabrizian, Arsyi Aziz, Aarifah Ullah, Mahyar Ghazanfari, Pouria Razzaghi, Peng Wei · 2026-07-09 04:00

基于RAG记忆和多模态教练代理的端到端LLM飞行规划

arXiv:2607.06964v1 Announce Type: cross Abstract: Bridging the gap between human pilot intent and autonomous flight operation is critical for real-world electric vertical takeoff and landing (eVTOL) aircraft deployment. Flight planning traditionally relies on classic algorithms t…

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