AERIS：通过精心编排的语言模型群在运行时实现空中边缘角色驱动智能

将 大语言模型 集成到机器人系统中有望增强自主性，但实际部署仍然受到严格的心跳约束调度和有限的计算能力的限制。我们提出 AERIS：空中平台的边缘部署框架。它将专用的小语言模型与轻量级感知和控制模块相结合，组织成可以在运行时实例化的角色，并随着资源的变化在不同的执行器之间动态地重新绑定它们，从而将智能能力推向边缘。 AERIS 通过注意力-子目标对齐机制实现长视野指令分解，其中涉及在消息中注释当前活动的指令步骤，从而逐步接近长期目标。我们在高保真无人机视觉和语言导航基准上评估 AERIS。在心跳定时执行机制下，AERIS在低频规划器和高频控制器之间保持稳定的感知-决策-控制环路，支持实时闭环运行。我们通过两个侧重于规划和快速响应的现实实验进一步验证了其可部署性。补充材料中提供了演示视频。