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PX4 autopilot
PX4 autopilot
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新AI框架通过选择性推理提升无人机自主性
一种名为持久任务运行时（PMR）的新框架已被开发出来，通过选择性地调用外部代理AI进行恢复推理来增强无人机（UAV）的自主性。这种方法旨在平衡高级AI的优势与物理无人机在延迟和资源成本方面的实际限制。PMR框架集成了学习到的调用认知价值（learned-CVI）来确定何时远程推理最有利，与现有方法相比，显著提高了复杂场景下的成功率，并减少了代理调用的频率。
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AI代理PEACE利用LLM规划增强无人机自主性
研究人员开发了PEACE，这是一种专为自主无人机设计的新型规划器-执行器代理。该系统将由大型语言模型处理的高层任务规划与使用结构化ROS 2接口的低层控制分开。PEACE使用物体检测器和深度投影构建世界模型以进行3D定位，而约束执行层则确保遵守高度和地理围栏限制。与紧耦合系统相比，该方法旨在提高可解释性并减少LLM调用，这已在PX4模拟中得到证明。
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新的ROS2框架加速无人机自主性开发和部署
研究人员开发了aerial-autonomy-stack，一个开源框架，旨在加速自主无人机的开发和部署。这个基于ROS2的系统集成了感知算法与PX4和ArduPilot等飞行控制器。它能够以超过实时速度20倍的速度进行端到端模拟，显著缩短了基于感知的航空自主性的构建-测试-发布周期。