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迈向真实的无人机视觉-语言导航:平台、基准和方法论

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介绍

本工作展示了 _迈向真实的无人机视觉-语言导航:平台、基准和方法论_。我们介绍了一个无人机仿真平台,一个助理引导的真实无人机视觉语言导航基准,以及一种基于多模态大模型(MLLM)的方法,以解决真实无人机视觉语言导航中的挑战。

依赖

创建 llamauav 环境

conda create -n llamauav python=3.10 -y
conda activate llamauav
pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

安装 LLaMA-UAV 模型

您可以按照 LLaMA-UAV 来安装 llm 依赖项。

安装 requirements 文件中列出的其他依赖项

pip install -r requirement.txt
另外,为确保与 AirSim Python API 的兼容性,请应用AirSim issue中提到的修复。

准备工作

数据

请按照数据集部分中的说明准备数据集。

模型

GroundingDINO

从链接groundingdino_swint_ogc.pth下载 GroundingDINO 模型,并将文件放置在目录 src/model_wrapper/utils/GroundingDINO/ 中。

LLaMA-UAV

有关模型的搭建,请参考详细的模型设置

模拟器环境

这里下载不同地图的模拟器环境。

环境文件目录结构如下:

├── carla_town_envs
│   ├── Town01
│   ├── Town02
│   ├── Town03
│   ├── ...
├── closeloop_envs
│   ├── Engine
│   ├── ModularEuropean
│   ├── ModularEuropean.sh
│   ├── ModularPark
│   ├── ModularPark.sh
│   ├── ...
├── extra_envs
│   ├── BrushifyUrban
│   ├── BrushifyCountryRoads
│   ├── ...

使用方法

在运行仿真之前,确保AirSim环境服务器已正确配置。

更新AirVLNSimulatorServerTool.py中相对于root_path的环境可执行文件路径env_exec_path_dict

cd airsim_plugin
python AirVLNSimulatorServerTool.py --port 30000 --root_path /path/to/your/envs

模拟器服务器启动后,您可以执行 dagger 或评估脚本。

# Dagger NYC
bash scripts/dagger_NYC.sh

Eval

bash scripts/eval.sh bash scripts/metrics.sh

论文

如果您觉得本项目有用,请考虑引用: 论文

@misc{wang2024realisticuavvisionlanguagenavigation,
      title={Towards Realistic UAV Vision-Language Navigation: Platform, Benchmark, and Methodology},
      author={Xiangyu Wang and Donglin Yang and Ziqin Wang and Hohin Kwan and Jinyu Chen and Wenjun Wu and Hongsheng Li and Yue Liao and Si Liu},
      year={2024},
      eprint={2410.07087},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV},
      url={https://arxiv.org/abs/2410.07087},
}

致谢

本仓库部分基于 AirVLNLLaMA-VID 仓库。

--- Tranlated By Open Ai Tx | Last indexed: 2026-03-21 ---