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龍圖騰網獲悉中兵智能創新研究院有限公司;北京航空航天大學申請的專利一種基于大模型的人機混合系統感控方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119142566B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411158618.0，技術領域涉及：B64U20/80；該發明授權一種基于大模型的人機混合系統感控方法是由景佳奇;劉勇;馮付勇;樊尚春;鄭德智;黨睿娜;宋威龍;張馨元;王志一設計研發完成，并于2024-08-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于大模型的人機混合系統感控方法在說明書摘要公布了：本發明屬于無人集群系統技術領域，具體涉及一種基于大模型的人機混合系統感控方法，所述方法將集群狀態信息、帶有目標邊框的圖像、目標類別、目標定位信息和態勢評估復雜度指標輸入多模態大模型，多模態大模型從無人集群收集的大量數據中提取關鍵信息，生成精簡的自然語言態勢評估給人類操作員，人類操作員發出符合人類語言習慣的集群控制語音指令，通過語音識別算法將人類操作員的語音指令轉化為自然語言文本，并輸入給多模態大模型，多模態大模型輸出滿足無人平臺自主控制算法格式的高級集群控制指令，使無人集群直接根據人類操作員的意圖采取行動，提高人機混合系統的感知和控制效率。

本發明授權一種基于大模型的人機混合系統感控方法在權利要求書中公布了：1.一種基于大模型的人機混合系統感控方法，其特征在于，所述人機混合系統感控方法，包括如下步驟： 步驟1：人類操作員穿戴心率傳感器、麥克風，攜帶通訊電臺和背負式服務器，手持操作終端；人類操作員通過操作終端啟動無人集群系統； 步驟2：心率傳感器采集人類操作員心率數據，計算態勢評估復雜度指標，并輸入多模態大模型，多模態大模型根據復雜度指標調整態勢評估的語言復雜度；通過心率計算態勢評估復雜度指標，反映人類的認知負荷，使多模態大模型根據人類認知負荷的大小自適應調整態勢評估的語言復雜度，提高人類操作員的態勢感知體驗和決策效率，進而提高人機混合系統的感知和控制效率；態勢評估復雜度指標由下式計算： 其中，x為瞬時心率，k1為人類操作員靜息心率，k2為人類操作員年齡，ε為防止分母為0的一個小正數，φ為態勢評估復雜度指標； 步驟3：無人集群系統中的所有無人平臺采集平臺狀態信息和環境圖像，通過通訊電臺將平臺狀態信息和圖像發送給背負式服務器； 步驟4：背負式服務器將平臺狀態信息匯總為集群狀態信息，并調整為多模態大模型的文本輸入格式； 步驟5：背負式服務器對圖像運行目標檢測和定位算法，輸出帶有目標邊框的圖像、目標類別和目標定位信息； 步驟6：將集群狀態信息、帶有目標邊框的圖像、目標類別、目標定位信息和態勢評估復雜度指標輸入多模態大模型，多模態大模型生成自然語言態勢評估；態勢評估的語言復雜度與態勢評估復雜度指標有關，進而與人類的認知負荷有關，從而可以根據人類的認知負荷調整態勢評估的語言復雜度，提高人的態勢感知體驗和決策效率；多模態大模型從無人集群系統收集的大量數據中提取關鍵信息，丟棄無效或冗余信息，將精簡的自然語言態勢評估輸出給人類操作員，從而提高無人集群系統信息的利用效率，提高人機混合系統的感知效率； 步驟7：人類操作員通過操作終端讀取自然語言態勢評估，通過麥克風發出集群控制語音指令； 步驟8：背負式服務器通過語音識別算法將人類操作員的語音信號轉化為自然語言文本并輸入給多模態大模型，多模態大模型輸出高級集群控制指令；人類操作員發出符合人類語言習慣的語音指令，高級集群控制指令滿足直接輸入給無人平臺的自主控制算法的格式，使無人集群系統直接根據人類操作員的意圖采取行動，從而提升人機混合系統的控制效率； 步驟9：將多模態大模型生成的高級集群控制指令輸入安全評估算法，安全評估算法對高級集群控制指令的軌跡安全和自毀安全進行評估；若高級集群控制指令無安全風險，則將高級集群控制指令發送給無人集群系統執行，否則多模態大模型重新生成高級集群控制指令；對多模態大模型生成的高級集群控制指令進行安全評估，減小操作失誤風險，進而減少無人集群系統發生意外事件的可能，提高無人集群系統控制的安全性。

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