Robot builds a robot's brain: AI generated drone command and control station hosted in the sky
Peter Burke
包括大语言模型(LLM)和混合推理模型在内的人工智能(AI)进展，为重新构想无人机等自主机器人的设计、开发和验证方式提供了机遇。本文展示了一个完全由AI生成的无人机控制系统：在极少人工输入的情况下，一个人工智能模型编写了实时自托管无人机指挥控制平台的所有代码，该系统已在真实飞行无人机和云端模拟虚拟无人机上部署演示。该系统支持实时测绘、飞行遥测、自主任务规划与执行以及安全协议，全部通过直接托管在无人机本身的网页界面进行协调。没有一行代码由人类编写。我们将系统性能、代码复杂度和开发速度与之前人工编写的架构进行定量基准测试，发现AI生成的代码可以以快几个数量级的开发周期交付功能完整的指挥控制堆栈，尽管目前在特定模型上下文窗口和推理深度方面存在可识别的局限性。我们的分析揭示了当前模型规模下AI驱动的机器人控制代码生成的实际边界，以及AI生成机器人代码中出现的优势和失败模式。这项工作为机器人控制系统的自主创建树立了先例，更广泛地说，提出了一种机器人工程的新范式——未来的机器人可能主要由人工智能共同设计、开发和验证。在这项初步工作中，一个机器人构建了另一个机器人的大脑。
Advances in artificial intelligence (AI) including large language models (LLMs) and hybrid reasoning models present an opportunity to reimagine how autonomous robots such as drones are designed, developed, and validated. Here, we demonstrate a fully AI-generated drone control system: with minimal human input, an artificial intelligence (AI) model authored all the code for a real-time, self-hosted drone command and control platform, which was deployed and demonstrated on a real drone in flight as...