概述

以无人机为载体，致力于构建低空具身智能系统，其核心需求在于突破多模态感知建模、语言引导的认知推理以及高维决策与动作生成三大关键技术，以实现无人机在复杂环境下对自然语言指令的理解、环境认知与自主作业能力的深度融合。在多模态感知建模方面，需要进一步优化跨模态自监督学习与动态物体掩码补偿技术，使得在复杂光照、遮挡及高速飞行等严苛场景下，目标检测鲁棒性较现有方案提升30%以上，为系统提供稳定可靠的环境感知基础。在语言引导的认知推理方面，需要构建起从自然语言指令到飞行动作的精准映射能力，验证该技术路径在智能体指令理解与执行中的可行性与鲁棒性，为本项目实现人机自然交互与意图推理提供坚实支撑。在高维决策与动作生成方面，需要保障无人机在动态环境中的路径规划效率与多机协作稳定性，同时通过将几何算法与深度强化学习相结合，有效提升动态避障中的实时性与适应性。

需求详情

本项目以无人机为载体，致力于构建低空具身智能系统，其核心需求在于突破多模态感知建模、语言引导的认知推理以及高维决策与动作生成三大关键技术，以实现无人机在复杂环境下对自然语言指令的理解、环境认知与自主作业能力的深度融合。在多模态感知建模方面，需要进一步优化跨模态自监督学习与动态物体掩码补偿技术，使得在复杂光照、遮挡及高速飞行等严苛场景下，目标检测鲁棒性较现有方案提升30%以上，为系统提供稳定可靠的环境感知基础。在语言引导的认知推理方面，需要构建起从自然语言指令到飞行动作的精准映射能力，验证该技术路径在智能体指令理解与执行中的可行性与鲁棒性，为本项目实现人机自然交互与意图推理提供坚实支撑。在高维决策与动作生成方面，需要保障无人机在动态环境中的路径规划效率与多机协作稳定性，同时通过将几何算法与深度强化学习相结合，有效提升动态避障中的实时性与适应性。