系統架構與設計原理
在動態倉儲場景中，無人機（UAV）與自動導引車（AGV）協同作業可有效提升物流效率。然而，無人機受限於續航、載重與飛行時長，必須仰賴地面機器人支援。SwarmVLM 透過結合視覺語言模型（VLM）及檢索增強生成（RAG），擬構一套異質機器人協同導航架構。根據 arXiv:2508.07814v1，系統以人工勢場（APF）於無人機上進行即時路徑規畫，地面機器人則透過虛擬阻抗連結（virtual impedance link）進行跟隨，並具備動態連結拓撲自調整能力，以避開短矮障礙物。
VLM與RAG在參數調整上的作用
SwarmVLM 利用大規模視覺語言模型對倉儲環境進行語義解析，並以檢索增強生成（RAG）機制自動擷取相關知識庫資料。根據《ACL》2021年報告（Lewis 等人）指出，RAG 架構能在少量標註資料下生成高精度回應，進而協助判斷倉儲貨架、地標與動態障礙物。系統透過 VLM 識別物體後，將檢索結果融合於阻抗參數設定，如阻尼、彈性係數與連結距離，並於飛行過程中連續更新，以加快參數收斂並減少手動校調工作量。
阻抗控制與自適應連接拓撲
阻抗控制自 Hogan（1985）提出以來，一直是機器人與環境互動的重要方法。SwarmVLM 在 UAV-AGV 虛擬連結中，將領導者動態位置誤差視為輸入，地面機器人則以受控質量-阻尼-彈簧模型進行跟隨。系統更結合自適應拓撲演算法，於偵測倉儲短矮障礙物時，自動將連結方向與剛度調整至最小化碰撞風險。根據《IEEE Transactions on Robotics》2022年研究報告指出，自適應阻抗拓撲可在非結構化環境中將碰撞率降低至 10% 以下，與本系統的實際試驗結果相符。
實驗評估與效能數據
在 12 次實地倉儲試驗中，SwarmVLM 展現了 92% 的導航成功率。系統於最佳光照條件下，VLM-RAG 模組於物件偵測與阻抗參數選擇上的整體正確率為 8%，顯示出大語言模型在倉儲視覺辨識的潛力與局限。地面機器人在優先避開低矮障礙物後，平均與無人機路徑橫向偏移不超過 50 公分，確保了整體行進安全性。根據多組基準測試（Benchmark），此方案相較於單純 APF 規畫，平均導航時間縮短 15%，且路徑平滑度提升 20%。
開發流程與實戰建議
中階工程師可從以下方向切入 SwarmVLM 類似專案實作：一、藉由 ROS2 建構多機協同通訊架構，並透過 DDS（Data Distribution Service）確保訊息流量的即時與可靠；二、利用容器化（Docker）及 CI/CD 流程，自動化部署 VLM 及檢索服務，並在 GPU 叢集上整合模型微調；三、建立詳細的日誌與 Benchmark 測試，並透過 Prometheus 及 Grafana 監控導航效能與模型推論延遲；四、考量資料隱私與安全，遵循 GDPR 原則進行影像與語言資料去識別化處理；五、前端可設計 WebSocket 實時監控介面，讓倉儲操作員能動態調閱地面與空中機器人狀態，並根據模型回饋調整作業策略。
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