Применение LLM-моделей на одноплатных компьютерах для реализации автономного полёта БПЛА

Автор(ы): Анисимов Р.О., Дворников А.Д., Кулагин К.А., Титова С.А.

Выпуск: 117

Рубрика: Информационные технологии в управлении

Год: 2025

Библиография: Анисимов Р.О., Дворников А.Д., Кулагин К.А., Применение LLM-моделей на одноплатных компьютерах для реализации автономного полёта БПЛА // Управление большими системами. - 2025. - Вып. 117. - С.246-264.

Дата опубликования: 30.09.2025

Ключевые слова: беспилотный летательный аппарат, большая языковая модель, квантование, одноплатный компьютер, автономное управление, естественно-языковой интерфейс

Аннотация: Рассматривается применение больших языковых моделей (LLM) для управления беспилотными летательными аппаратами (БПЛА) с помощью естественно-языковых команд. Исследование направлено на решение ключевой проблемы – несоответствия между высокими вычислительными требованиями LLM и ограниченными ресурсами бортовых компьютеров. Основное внимание уделено оптимизации LLM для работы на энергоэффективных одноплатных компьютерах с нейропроцессорами, таких как OrangePi 5B на базе Rockchip RK3588S. В работе представлены результаты тестирования квантованных моделей Qwen2.5-Coder, демонстрирующих сохранение качества генерации кода при скорости обработки до 17,8 токенов/с. Разработан специализированный тест (бенчмарк) для оценки эффективности интеграции LLM в архитектуру автономного управления БПЛА и корректности генерации кода, включающий 125 сценариев. Результаты подтверждают возможность практического применения LLM в автономных системах управления дронами, хотя и выявляют типичные ошибки, связанные с обработкой данных датчиков и системами координат. Работа предлагает перспективное направление для развития интеллектуальных систем управления БПЛА с естественно-языковым интерфейсом (NLP). В рамках исследования были реализованы как научная – создание специализированного теста, так и технологическая новизна – проведение анализа производительности на одноплатных компьютерах, направленные на интеграцию LLM в архитектуру автономного управления БПЛА.

Author(s): Anisimov R., Dvornikov A., Kulagin K., Titova S., Petrov K.

Article title: The use of LLM models on single-board computers for the implementation of autonomous UAV flight

Issue: 117

Year: 2025

Keywords: unmanned aerial vehicle, large language model, quantization, single-board computers, autonomous control, natural language processing

Abstract: This paper examines the use of large language models (LLM) to control unmanned aerial vehicles (UAVs) using natural language commands. The research is aimed at solving a key problem – the discrepancy between the high computing requirements of LLM and the limited resources of on-board computers. The main focus is on optimizing LLM for operation on energy-efficient single-board computers with neuroprocessors, such as OrangePi 5B based on Rockchip RK3588S. The paper presents the results of testing Qwen2.5-Coder quantized models, demonstrating the preservation of code generation quality at processing speeds of up to 17.8 tokens/s. A specialized test (benchmark) was developed to evaluate the effectiveness of LLM integration into UAV autonomous control architecture and the correctness of code generation, including 125 scenarios. The results confirm the feasibility of LLM in autonomous drone control systems, although they reveal typical errors associated with sensor data processing and coordinate systems. The study proposes a promising direction for the development of intelligent UAV control systems with a natural language interface (NLP). The study included both a scientific approach (development of a specialized test) and a technological innovation (performance analysis on single-board computers) aimed at integrating LLM into UAV autonomous control architecture.