传统无人机控制系统的架构演进经历了从经典控制理论到现代分层决策的漫长路径。比例积分微分控制器负责底层姿态稳定，轨迹规划模块处理中高层次任务规划，而感知系统则提供环境建模与目标识别能力。这种分层解耦的设计在工程上具有良好的可维护性与可验证性，但同时也带来了模块间接口复杂、累积误差难以全局优化、以及对新场景适应能力有限等问题。大语言模型的崛起为这一领域注入了新的可能性：单一模型能否同时承担感知理解、决策规划与控制指令生成的全链路任务，从而实现真正的端到端无人机控制？这一问题的工程化解答正在被新的实践所探索。
从分层控制到单模型端到端控制的范式转换
在经典无人机控制架构中，控制回路通常以五十至一百赫兹的频率运行，这意味着每十到二十毫秒就需要完成一次姿态误差计算与执行器指令输出。传统的比例积分微分控制器在这一时间尺度上表现优异，其数学形式简洁，计算开销极低，且参数调节方法成熟。然而，当控制目标从简单的姿态稳定升级到复杂的自主任务执行时，系统需要引入额外的决策层：基于感知结果的轨迹规划器根据目标位置生成参考路径，避障算法在动态环境中实时调整飞行策略，而任务管理器则协调多个子系统的工作状态。这种层层叠加的架构虽然在逻辑上清晰，却带来了显著的接口复杂性与状态同步问题。当感知系统对环境的判断与规划模块的预期产生偏差时，这种偏差往往需要经过多个模块的传递与处理才能反映到最终的控制指令上，导致响应延迟与控制精度损失。
单一大语言模型直接控制架构的核心思想是用统一的神经网络替代传统分层架构中的多个功能模块。当无人机摄像头捕获的图像连同自然语言形式的指令一起输入模型时，模型直接输出针对四个旋翼的执行器指令或更高层次的飞行参数。这种设计在理论上具备两个显著优势：首先，全局优化成为可能 —— 模型的损失函数可以直接与最终的控制效果挂钩，而无需在多个子模块之间进行复杂的梯度传递与权重协调；其次，系统的灵活性大幅提升，新的任务类型只需通过提示词调整即可实现，无需针对每个功能模块单独开发或训练专用模型。然而，这一愿景的实现面临着来自实时性、可靠性与安全性三个维度的严峻挑战，这些挑战的工程化解决正是当前研究的焦点所在。
实时性约束下的推理延迟预算分配
无人机控制系统的实时性要求是单 LLM 架构面临的首要技术障碍。以典型的室内无人机为例，其姿态控制环的周期通常设定在十毫秒以内，这意味着从传感器数据采集到执行器指令输出的全链路延迟必须控制在五毫秒以下才能留有足够的安全裕量。当前主流的大语言模型在云端推理延迟通常在数百毫秒量级，即便是针对延迟优化的专用推理加速服务，也难以稳定满足十毫秒级别的响应需求。这一差距并非简单的工程优化所能弥合，而是源于语言模型本身的自回归生成机制 —— 每个输出 token 都依赖于前序 token 的计算结果，这种串行依赖关系从根本上限制了模型的推理速度。
针对这一瓶颈，工程实践中形成了三条主要的技术路径。第一条路径是模型蒸馏与量化，通过知识蒸馏将大模型的能力迁移到参数量更小的学生模型，并结合权重量化与激活量化技术显著降低单次推理的计算开销。实验数据表明，经过四比特量化的七百亿参数模型在消费级图形处理器上可以实现单次推理延迟低于五十毫秒的性能，尽管这仍然高于理想控制环的延迟预算，但已经足以支持某些非关键任务或较低频率的控制回路。第二条路径是层次化响应架构，将控制任务分解为快慢两个环路：低频环路由语言模型处理高层任务理解与路径规划，每秒调用一至两次；高频环路则由轻量级的传统控制器或神经网络策略模型负责底层姿态稳定与即时避障。这种设计在保留语言模型灵活性的同时，将实时性敏感的任务剥离到传统控制器中执行。第三条路径是流式输出与中断机制，即允许模型在生成过程中被外部信号中断，一旦检测到紧急状况即可抛弃正在生成的中间结果并切换到安全控制模式，从而在某种程度上放宽对模型单次推理完整性的要求。
空间推理的可靠性边界与模型选型策略
语言模型在空间理解方面的能力表现呈现出显著的差异性，这一发现对于无人机控制系统的模型选型具有直接的指导意义。根据相关实验报告，大多数视觉语言模型在判断场景中物体的空间朝向时表现不佳 —— 它们可能自信地给出错误的答案，例如将朝向左方的角色误判为朝向右方。这种不可靠的空间推理能力如果直接映射到无人机的控制指令上，可能导致严重的飞行事故。然而，并非所有模型都存在这一问题，部分模型在像素坐标系编码方面的设计使其在空间定位任务中展现出独特的优势：像素坐标直接嵌入到 token 表示中，使得模型能够在像素空间内进行相对精确的位置感知，但这类模型的通用推理能力通常较弱，难以处理需要复杂逻辑推理的控制场景。
基于这一观察，工程实践中建议采用双模型协作架构。高层任务理解与复杂推理由推理能力较强的语言模型负责，该模型接收自然语言指令与历史控制上下文，输出抽象的飞行意图或目标状态；低层控制与实时避障则由针对空间任务优化的视觉语言模型或轻量级神经网络策略模型负责，该模型接收当前摄像头图像与目标状态，输出具体的执行器指令。两个模型之间的接口采用结构化的状态表示，而非自然语言，从而在保留语言模型灵活性的同时降低延迟敏感度。对于成本敏感的实验场景，也可以考虑仅使用单一模型并通过精心设计的提示词工程来平衡推理能力与空间感知需求，例如在提示词中显式要求模型输出坐标信息并通过后处理验证其合理性。
安全边界设计与故障恢复机制
将关键物理系统的控制权交给语言模型必须伴随着严格的安全边界设计。与传统控制系统的确定性行为不同，语言模型的输出具有一定的随机性与不可预测性，这要求在系统层面建立多层次的安全保障机制。首先是输入验证层，对模型接收的指令与感知信息进行合法性检查，剔除明显不合理的输入请求，防止提示词注入攻击或感知数据被篡改导致的异常行为。其次是输出约束层，在模型输出与执行器之间增加监督控制器，该控制器根据无人机的当前状态检查控制指令的安全性，拒绝可能导致姿态超出安全范围或与障碍物发生碰撞的指令。这一监督控制器可以采用传统的基于规则的逻辑，也可以使用独立的神经网络策略，其设计目标是作为安全最后防线而非替代品。
故障恢复机制的设计同样需要充分考虑语言模型控制的特殊性。当检测到系统异常或控制指令被拒绝时，系统需要快速切换到预定义的安全行为模式 —— 这通常是一个经过验证的传统控制策略，能够在最少干预下将无人机安全降落或悬停等待进一步指令。在故障恢复过程中，应当记录足够的状态信息与模型输入输出用于事后分析，这些数据对于理解故障根因与改进系统设计具有重要价值。此外，系统的设计应当包含显式的模型置信度评估机制，当模型的输出置信度低于预设阈值时主动触发人工接管或保守控制模式，而非盲目执行可能存在错误的指令。
工程实践中的关键参数建议
在将单 LLM 架构应用于无人机控制的工程实践中，以下参数配置可作为初始参考。控制环频率建议设定为五至十赫兹用于高层决策，底层姿态稳定由传统控制器以一百赫兹以上的频率独立运行。模型推理超时阈值建议设定为五百毫秒，超时后自动切换至安全控制模式。输出指令的置信度阈值根据任务风险等级调整，低风险探索任务可设为零点六，高风险近距飞行任务建议不低于零点八五。安全监督控制器的反应延迟应控制在二十毫秒以内，其输入包括当前无人机姿态、速度、高度以及最近的障碍物检测结果。模型提示词中应当显式包含无人机的物理约束描述，如最大倾斜角、最大升降速度与最小转弯半径，以确保模型输出的指令在物理上可行。
单 LLM 直接控制无人机代表了机器人控制领域的一次范式探索，它试图用统一的神经网络模型替代传统上由多个专用模块协同完成的复杂任务。尽管实时性、可靠性与安全性方面的挑战依然显著，但这一方向的工程化进展正在逐步揭示其潜力与局限。对于研究者与工程师而言，当前阶段的关键在于明确这一架构的适用边界 —— 它更适合作为传统控制系统的智能增强层，而非完全替代品 —— 并在安全可控的前提下积累实践经验。
资料来源
本文主要参考了以下资源：GitHub 项目 kxzk/drone 展示了单 LLM 控制无人机的具体实现方案；Yale 大学团队开发的 TypeFly 系统提出了 LLM 生成专用控制语言 MiniSpec 的中间层方案；相关研究论文讨论了视觉语言模型在空间理解能力上的差异及其对机器人控制的影响。