在机器人控制领域，我们习惯于使用精心设计的 PID 控制器、卡尔曼滤波器和层次化的决策架构。然而，一个名为 tello-bench 的开源项目提出了一种截然不同的思路：让单个大型语言模型直接接管无人机的控制权，通过视觉推理在房间中找到隐藏的宝可梦。这个看似简单的想法背后，隐藏着实时推理与硬件交互的深层工程挑战。
从文本生成到物理控制
传统的无人机控制系统通常采用分层架构。最底层是电机控制回路，以数百赫兹的频率执行 PID 调节；中间层负责姿态稳定和轨迹规划；最上层才是任务决策。这种设计的优势在于每一层都可以独立验证和优化，但代价是系统复杂度高，且各层之间的信息传递存在延迟累积。
tello-bench 项目采取了一种激进的简化策略：用一个多模态 LLM 同时承担感知、决策和控制生成的全部职责。无人机摄像头捕获的图像首先被编码为模型的输入，模型根据画面内容推理出下一步的移动方向，然后直接输出控制指令。整个闭环的响应时间取决于模型的推理延迟和命令传输延迟。
这种设计的核心假设是当前的多模态模型已经具备足够的空间推理能力，能够根据二维图像推断三维空间中的物体位置和无人机自身的姿态偏移。如果这个假设成立，那么传统架构中的大部分中间层都可以被省略，代价只是接受更长的响应延迟。
硬件接口的抽象设计
tello-bench 项目定义了清晰的无人机控制方法集，这些方法构成了 LLM 可以调用的工具箱。飞行控制包括起飞、降落和紧急降落；运动控制覆盖六个方向的平移和两个方向的旋转；每个方法都接受一个整型参数来指定移动距离或旋转角度，范围从 20 到 500 厘米或 1 到 360 度。
这种接口设计体现了几个工程考量。首先，参数范围被严格限制在无人机的物理能力范围内，避免模型生成超出硬件极限的指令。其次，所有方法都返回布尔值表示执行是否成功，为模型提供了执行反馈的渠道。最后，方法签名保持简单，没有复杂的嵌套参数或可选配置，这降低了模型理解和调用这些工具的难度。
从实际部署的角度看，这种设计还隐含了一个重要的容错机制。由于每个运动指令都是独立执行的，模型可以在每一步之后根据新的视觉输入调整策略。如果某次移动导致无人机撞墙或失去目标，下一个推理周期会自动纠正。这种即时反馈的闭环比离线规划的模式更加鲁棒。
视觉推理的工程边界
让 LLM 控制无人机的核心挑战在于视觉推理的准确性。模型需要从摄像头捕获的连续帧中完成三项任务：估计自身相对于目标的位置、理解场景的空间结构、判断移动后的状态变化。这三项任务中，任何一项的失误都会导致控制失败。
当前的视觉语言模型在图像理解方面已经展现出令人印象深刻的能力，但它们并不擅长精确的度量估计。当模型看到画面中央有一个宝可梦时，它无法准确判断这个物体距离无人机有多远，只能给出模糊的定性描述如 "很近" 或 "在远处"。这种不确定性直接传导到控制指令上，导致无人机可能在目标附近徘徊却无法精确定位。
tello-bench 项目的解决方案是让模型进行迭代式的接近策略。每一次移动后，模型都会收到新的画面，根据新的视觉信息调整判断。这种方法的优势在于不需要单次推理的绝对准确，而是通过多次尝试逐步收敛到目标位置。代价是整体任务完成时间变长，且每次移动都存在累积误差的风险。
从工程角度来说，这种迭代策略的成功取决于几个关键参数。首先是移动步长的设置：步长太大可能 overshoot，步长太小则收敛速度过慢。项目文档建议使用 20 到 50 厘米的步长作为初始值，这是在收敛速度和精度之间的一个平衡点。其次是推理频率的设定：如果推理太慢，无人机在两次决策之间的漂移会累积；如果推理太快，可能没有足够的时间让上一次移动完成。
延迟分析与实时性保障
实时控制系统对延迟有严格的要求。传统无人机飞控的闭环频率通常在 100 Hz 以上，这意味着每一帧的控制指令必须在 10 毫秒内生成和执行。对于 LLM 驱动的控制，这个要求显然无法满足。单次推理的延迟从数百毫秒到数秒不等，具体取决于模型大小和硬件配置。
tello-bench 项目通过几个策略来缓解延迟问题。第一是选择合适的模型。项目推荐使用 OpenRouter 上按输入模态筛选的顶级模型，这意味着可以挑选推理速度和能力之间平衡较好的选项。对于需要快速响应的场景，可以选择较小的模型；对于需要准确推理的场景，可以选择较大的模型。
第二是异步命令执行。当模型输出一个移动指令后，系统不需要等待推理完成就可以开始执行。这意味着无人机可以在模型思考下一步行动的同时完成当前的移动。当然，这种策略需要仔细的状态管理，确保模型收到的视觉输入与无人机当前的实际状态一致。
第三是批处理和预加载。对于连续执行的任务，可以预先加载模型权重和上下文，减少每次推理的启动开销。这种优化在云端部署时效果明显，但在边缘设备上可能受限于计算资源。
失败模式与安全机制
用 LLM 控制无人机面临的最大风险是模型生成无效或危险的指令。例如，模型可能输出一个超出参数范围的移动距离，或者在不应该移动的情况下发出命令。这些失败模式需要通过多层的防护机制来应对。
第一层保护是输入验证。所有从模型输出的指令参数都需要在调用无人机 SDK 之前进行检查。任何超出范围的值都应该触发错误处理流程，而不是直接传递给硬件。第二层保护是超时机制。每个控制命令都应该设置最大执行时间，如果超时则强制终止并进入安全模式。第三层保护是手动接管。在任何时候，操作员都应该能够通过简单的命令立即终止自动控制并手动降落。
项目中的 emergency_land () 方法是最后一道防线。当检测到任何异常情况时，系统可以立即调用这个方法来安全降落无人机。这个方法的设计保证了在大多数情况下都能可靠执行，即使此时无人机已经处于不稳定姿态。
与传统方法的对比
将 LLM 用于无人机控制并不是要完全取代传统的控制方法，而是探索一种新的可能性。在需要快速、精确、稳定运动的场景下，传统的 PID 控制器仍然是最佳选择。但在需要语义理解、任务规划和适应性决策的场景下，LLM 的优势就开始显现。
一个典型的应用场景是搜索与救援。传统的视觉导航算法可以很好地执行避障和路径规划，但它们很难理解搜索目标的语义特征。如果要找一个特定的物体，比如倒塌建筑中的幸存者，传统的算法需要预先知道目标的视觉特征，而 LLM 可以通过自然语言描述来理解目标，并在看到目标时做出识别。tello-bench 项目中寻找宝可梦的任务就是这种场景的一个简化版本。
另一个应用场景是人机协作。在复杂环境中，让无人机完全自主决策可能不现实，但如果无人机能够理解人类的自然语言指令，并实时汇报自己的状态和疑问，那么人机协作的效率会大大提升。LLM 的语言理解能力在这方面具有天然优势。
工程落地的关键参数
如果要将类似的 LLM 控制方案部署到实际应用中，需要关注以下几个工程参数。模型选择方面，推荐从 7B 到 70B 参数规模的视觉语言模型开始测试，小模型推理快但能力有限，大模型能力强但延迟高。具体的参数选择需要根据实际场景的实时性要求和任务复杂度来权衡。
推理延迟方面，需要建立端到端的延迟预算。假设从摄像头捕获到画面可用需要 50 毫秒，模型推理需要 1 到 3 秒，命令传输需要 50 毫秒，那么整个控制循环的周期在 1.1 到 3.1 秒之间。在这个时间尺度上，无人机的漂移量需要被纳入考虑。对于室内环境下的小型无人机，3 秒的漂移可能导致位置偏移 10 到 30 厘米。
重试策略方面，建议设置最大重试次数和最大任务时间。如果模型连续 N 次推理失败，或者任务总时间超过 T 秒，系统应该放弃当前任务并进入安全模式。这个设计避免了无限循环和资源耗尽的风险。
日志记录方面，每次推理的输入、输出和执行结果都应该被记录，以便后续分析失败原因和改进模型提示。日志内容包括时间戳、模型名称、输入参数、输出指令、执行结果和耗时统计。这些数据对于调试和优化至关重要。
局限性与发展方向
当前的 LLM 控制方案存在明显的局限性。首先是延迟问题，秒级的响应延迟限制了它在高速运动场景中的应用。其次是可靠性问题，模型偶尔会生成不合理的指令，即使有验证机制也可能导致任务失败。第三是可解释性问题，当控制失败时，很难像传统控制器那样定位具体的错误环节。
未来的发展方向可能包括几个方面。一是模型蒸馏，将大模型的推理能力迁移到小模型中，降低延迟。二是分层控制，用 LLM 负责高层次的任务规划，用传统控制器负责低层次的运动执行。三是增量学习，让模型能够从失败经验中学习，逐步改进控制策略。四是硬件协同，设计专门适配 LLM 控制的无人机接口，优化命令传输和状态反馈的效率。
tello-bench 项目提供了一个有趣的起点，证明了用单个 LLM 控制无人机的可行性。虽然距离实际应用还有很长的路要走，但它打开了一扇门，让我们看到了 AI 与机器人深度融合的可能性。在未来，智能体可能不再需要复杂的中间层，而是直接通过语言模型与物理世界对话。
资料来源：
- tello-bench 项目仓库：https://github.com/kxzk/tello-bench
- Hacker News 讨论：https://news.ycombinator.com/item?id=46764170