用大模型提示词让无人机看懂环境自主飞行
这是一个面向无人机（UAV）自主导航任务的开源项目，核心思路是利用大语言模型（LLM）通过提示工程来驱动导航决策。项目提供了多种提示模板和源代码，支持与不同LLM（如GPT系列）集成，用于处理视觉导航、路径规划、避障等任务。它解决了传统无人机导航依赖专用算法、难以适应复杂场景的问题，将自然语言理解引入控制流程，使无人机能根据环境描述或任务指令生成行动策略。项目包含仿真环境接口、提示设计示例和模型调用封装，方便研究者快速验证LLM在航空导航中的可行性。目前处于早期阶段，代码结构清晰，但功能覆盖有限，主要面向学术研究和原型验证。
LLM-Nav、Voyager、LangNav
Prompting-LLMs-for-Aerial-Navigation 是行业应用领域的开源项目，由 BashMocha 开发，2024 年首次发布。
它收录于行业应用分类，该分类目前共有 544 个项目，GitHub 星标数为 63。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-05-22。提供提示词和源代码，可自行部署使用，完全免费。
它主要面向的使用场景是：无人机视觉导航算法研究。同类可对比的替代方案包括 LLM-Nav、Voyager、LangNav。
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