Natural Language Command-Enabled LLM-Supported Autonomous Drone Architecture: Design Proposal for Security-Constrained Mission Planning, Obstacle Avoidance, and Telemetry-Based Command Execution on AirSim Unreal

Sevri M., Velioğlu M. B., Memioğlu A. K.

24. AKADEMİK BİLİŞİM KONFERANSI, İstanbul, Turkey, 3 - 05 February 2026, pp.1-4, (Full Text)

  • Publication Type: Conference Paper / Full Text
  • City: İstanbul
  • Country: Turkey
  • Page Numbers: pp.1-4
  • Recep Tayyip Erdoğan University Affiliated: Yes

Abstract

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.

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.