本研究は，人が立ち入ることが困難な環境を想定した探索ドローンの自律制御方式の基礎検討を目的とする．これらの環境では状況の変化が激しく，事前に全ての行動をプログラミングすることが難しいため，人の意図や判断をその場で反映できる自然言語指示が有効だと考える．そこで，3D シミュレーション環境とロボットミドルウェアを用いて，カメラや距離センサを備えた仮想ドローンのセンサ情報から環境地図と自己位置を推定し，外部の大規模言語モデルに「部屋を一周して戻る」といった高レベル指示を与え，生成された行動列を制御に反映する枠組みを試作した．