ABSTRACT
摘要
Doc2Control 将自然语言任务描述与无人机辅助校园车辆系统中的调度和控制决策连接起来。该方法对大语言模型生成的任务优先级不确定性进行建模，为控制关键任务设置最低服务频率，并通过松弛的混合整数优化与滚动时域控制联合分配调度、通信、计算和电池资源。仿真结果显示，在资源受限条件下，该方法可提升语义控制效用、关键任务满足率、安全性以及能源效率。
Doc2Control：面向无人机辅助校园车辆的大语言模型引导调度与控制
Doc2Control: LLM-Guided Scheduling and Control for UAV-Assisted Campus Vehicles
IEEE Transactions on Vehicular Technology, Early Access（2026）
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