24. AKADEMİK BİLİŞİM KONFERANSI, İstanbul, Türkiye, 3 - 05 Şubat 2026, ss.1-4, (Tam Metin Bildiri)
Bu çalışmada; metin ve sesli doğal dil komutlarını güvenlik kısıtlarıyla doğrulanmış görev şemalarına dönüştüren, bu şemaları AirSim–Unreal simülasyon ortamında çevrim içi planlama ile güvenli şekilde yürüten LLM destekli bir otonom drone mimarisi önerilmektedir. Geliştirilen sistem, algı ve telemetri geri besleme döngüsü ile emniyet doğrulama kapısını bütünleşik bir yapıda ele alarak, doğal dille görev verme yaklaşımını emniyet kritik otonom sistemler için uygulanabilir hâle getirmeyi amaçlamaktadır.
This study proposes an LLM-supported autonomous drone architecture that converts text and voice-based natural language commands into task schemes validated with safety constraints, and executes these schemes safely in the AirSim–Unreal simulation environment using online planning. The developed system aims to make the natural language task assignment approach applicable for safety-critical autonomous systems by addressing the safety verification gate in an integrated manner with a perception and telemetry feedback loop.