申请/专利权人：西北工业大学

申请日：2024-01-29

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN117647934B

主分类号：G05B13/04

分类号：G05B13/04

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2024.03.22#实质审查的生效;2024.03.05#公开

摘要：本发明属于临地安防技术体系中的群体智能技术领域，公开了一种基于大模型的无人集群编队控制算法智能生成方法，该方法通过将大语言模型与数学模型库和专家知识库相结合，能够根据用户的设计开发需求，自动完成控制算法的生成、仿真环境的构建和控制算法的调参。在该方法中，大语言模型主要用于理解用户的设计开发需求，并将需求分解成子任务：控制算法生成、仿真环境生成和控制算法调参。在执行子任务时，大语言模型会按任务需求访问数学模型库和专家知识库，以获取相关的先验知识，并调用Matlab软件以求解复杂导函数和方程，同时调用AirSim软件来构建仿真环境和进行控制算法调参的工作。

主权项：1.一种基于大模型的无人集群编队控制算法智能生成方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1：用户设计开发需求输入：用户通过交互式对话窗口以语音或文字的形式将无人集群编队控制算法的设计开发需求输入给大语言模型，设计开发需求至少明确被控对象类型、控制算法运行平台、无人集群中个体的数量、无人集群任务类型和外部指令X；步骤2：大语言模型根据用户的设计开发需求输入进行需求理解，并在交互式对话窗口以文字的形式将需求理解后的内容叙述给用户，同时请求用户确认需求内容是否正确；如果用户确认无误，流程将转入下一步骤；如果用户认为不正确需补充相关需求，大语言模型将结合初始需求输入再次进行需求理解，随后再次在交互式对话窗口以文字的形式将需求理解后的内容叙述给用户，并请求用户确认；如此循环直至用户确认无误后再转入下一步骤；步骤3：大语言模型根据需求理解分解需求任务，将需求任务分解成三个子任务，子任务1：初步控制算法生成，子任务2：虚拟仿真环境生成，子任务3：控制算法调参；步骤4：执行三个子任务；步骤5：生成最终的控制算法u，并在交互式对话窗口输出给用户；步骤6：用户将最终的控制算法u部署在真实的无人系统中，开展试验验证，并根据试验结果对控制算法设计开发结果进行评价反馈，大语言模型将根据评价结果优化相应的智能生成环节。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西北工业大学 一种基于大模型的无人集群编队控制算法智能生成方法

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