Intelligent multi-agent systems for UAV-UGV path optimization via reflective evolution

随着人工智能与农业的深度融合，高效识别果树位置并优化作业路径在精准农业领域日益重要。为促进发展，我们构建了一套集成路径自动化系统，利用无人机与无人地面车辆之间的协同作业，有效应对上述挑战。本文构建的Multi-minigpt-v2模型是一种多任务视觉语言模型，基于多智能体框架MetaGPT与大型视觉模型Minigpt-v2的集合，执行包括图像识别和目标定位在内的任务，这些任务基于无人机捕获的图像。自适应反射进化模型将大型语言模型和思维链提示策略嵌入自动化算法设计框架中，根据智能提供的坐标规划无人机路径。本文提出的方法能够快速规划无人地面车辆的作业路径，有效提升农业作业效率并降低劳动力成本。