https://mp.weixin.qq.com/s/hnS38nTCgLKpOSWCz0bAFA
2.1 OpenUAV：高真实感无人机仿真平台与视觉语言导航数据集
· 项目主页：
https://prince687028.github.io/OpenUAV/
· 核心问题: 解决无人机视觉语言导航 (VLN) 领域缺乏高真实度、连续动作空间的标准化仿真平台和基准的问题。
· 主要贡献: 构建了高真实感仿真平台OpenUAV，并发布了首个连续动作空间的无人机 VLN 数据集以及UAV-Need-Help基准，引入“助手”机制探索人机协作。
OpenUAV平台与UAV-Need-Help 基准
3.1 OpenUAV仿真平台以及UAV-Need-Help数据集
OpenUAV仿真平台基于UE4虚幻引擎和Airsim插件，实现了高质量的无人机动力学和视觉仿真。目前，平台已包含22个场景，可分为城市、城镇、森林、沙漠等类型，现有物体资产数量96个，包括汽车类、自行车类、人类、动物、帐篷、桌椅、路标等物件，且支持进一步扩展。基于OpenUAV仿真平台，团队同时构建了UAV-Need-Help数据集，其包含12149条无人机飞行轨迹，包含76种目标物体，横跨20个场景，为无人机视觉语言导航任务提供了有力的数据基础。
资源链接:
https://github.com/prince687028/TravelUAV
2.2 UAV-Flow: 面向近距离精细导航的真实世界基准
· 项目主页：
https://prince687028.github.io/UAV-Flow/
· 核心问题: 填补现有研究在无人机低层次、精细化语言交互控制方面的空白。
· 主要贡献：首次定义了 Flow (Flying-on-a-Word) 任务 ，并构建了首个支持语言精细控制的真实世界数据集 UAV-Flow。同时，提出了地面-无人机协作策略以解决端侧算力限制。
2.3 Video2BEV: 面向无人机精细地理定位的感知算法
· 项目仓库：
https://github.com/HaoDot/Video2BEV-Open
· 核心问题: 解决无人机视觉地理定位时，无人机低空视角与卫星鸟瞰图（BEV）之间存在巨大视角差异和严重遮挡，导致的匹配困难问题 。
· 主要贡献: 提出了 Video2BEV 范式，创新性地利用 3DGS 技术将无人机视频重建为鸟瞰图（BEV），以克服视角差异，并构建了基于视频的地理定位新数据集 UniV。
