【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据科学和无人机集群指控技术交叉领域，尤其涉及基于大语言模型实现无人机集群精准控制。
技术介绍
1、近年来，无人机越来越受重视，这是由于相对有人机来说，无人机更小巧，可以执行更加危险的任务，同时避免飞行员的伤亡。
2、在无人机集群的指挥操作过程中，一般需要专业的技术人员在指控平台上对其进行指挥。此外，由于无人机集群指令复杂繁多，指控平台界面有限，无法设计满足所有指令的各类按钮显示，例如，对于无人机集群，需要实现1号无人机向前飞5米，2号无人机实施跟踪，3号无人机实施打击等这一系列操作，界面需要不停地进行切换和更改数据，这无疑造成了指控指令在实行中的滞后性。因此，如何友好地实现指控平台与技术甚至非技术人员的交互，从而完成无人机集群的指控是需要解决的一个难题。
3、公开号为cn 112309381a的中国专利申请公开了一种基于语音指令的无人机控制方法及系统，该申请的方案通过接收语音指令，并将所述语音指令解析成对应文字，和已有的控制指令文字进行进行计算相似度，从而生成至少一个控制指令，执行或显示生成的控制指令，以供控制人员进行决策。现有技术的方案只是将语音转化成文本，而不去理解文本的语义，如果要解决无人机实现精准控制，就需要大量存储控制指令，满足控制指令几乎包含无人机所能执行的全部任务，这无疑对存储是一个巨大的挑战。其次，现有技术的方案只能解决简单的单架无人机指控，而不能实现无人机集群的指控。最后，由于其实语音转成文本，而后文本与控制指令做相似度计算，此过程中需要和指令数据库中所有指令进行计算，当
技术实现思路
1、为了解决现有技术中存在的无人机集群指控中缺乏较好的人机交互指控方式的问题，本专利技术提供了一种基于大语言模型实现无人机集群的精准指控方法，包括如下步骤：
2、步骤1，语音/文本处理模块通过语音/文本处理模型，将用户输入的语音/文本数据转化成可以输入到指控领域的垂直大语言模型中的文本数据；
3、步骤2，将经语音/文本处理模块转化得到的文本数据输入到指控领域的垂直大语言模型中，指控领域的垂直大语言模型输出集群指控语令；
4、步骤3，指令输出模块通过正则化和数据存储对接收到的集群指控语令进行处理，得到可被指控平台调用的集群指控指令；
5、步骤4，指控平台将接收到的集群指控指令发送到无人机集群中，实现无人机集群指控。
6、进一步地，步骤1具体为：对语音数据进行断句判断，将语音数据转成文本数据，及去除文本数据中不必要的符号。
7、进一步地，步骤2中，指控领域的垂直大语言模型由大语言模型分析系统基于已有的指令库文档微调训练得到。
8、进一步地，步骤4还包括：指控平台将无人机集群信息返回到大语言模型分析系统中。
9、进一步地，无人机为基于惯性里程计进行定位的行驶在陆地、空中或者水中的无人装置。
10、本专利技术还提供一种基于大语言模型实现无人机集群的精准指控系统，包括：语音/文本处理模块，指控领域的垂直大语言模型模块，指令输出模块，及指控平台；其中，
11、语音/文本处理模块，用于将用户输入的语音/文本数据转化成可以输入到指控领域的垂直大语言模型模块中的文本数据；
12、指控领域的垂直大语言模型模块，用于接收经语音/文本处理模块转化得到的文本数据，并输出集群指控语令；
13、指令输出模块，用于通过正则化和数据存储对接收到的集群指控语令进行处理，得到可被指控平台调用的集群指控指令；
14、指控平台，用于将接收到的集群指控指令发送到无人机集群中，实现无人机集群指控。
15、进一步地，语音/文本处理模块具体用于：对语音数据进行断句判断，将语音数据转成文本数据，及去除文本数据中不必要的符号。
16、进一步地，指控领域的垂直大语言模型模块中，指控领域的垂直大语言模型由大语言模型分析系统基于已有的指令库文档微调训练得到。
17、进一步地，步指控平台还用于将无人机集群信息返回到大语言模型分析系统中。
18、进一步地，无人机为基于惯性里程计进行定位的行驶在陆地、空中或者水中的无人装置。
19、本专利技术利用大语言模型对无人机集群指控的语令进行采集、微调训练，使其完全能够理解输入语音和文本的语义信息，进而实现对无人机集群的精准控制。此外，本专利技术除了模型需要的空间以外，极少需要指控语令的存储空间。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于大语言模型实现无人机集群的精准指控方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的精准指控方法，其特征在于，步骤1具体为：对语音数据进行断句判断，将语音数据转成文本数据，及去除文本数据中不必要的符号。
3.如权利要求1所述的精准指控方法，其特征在于，步骤2中，指控领域的垂直大语言模型由大语言模型分析系统基于已有的指令库文档微调训练得到。
4.如权利要求3所述的精准指控方法，其特征在于，步骤4还包括：指控平台将无人机集群信息返回到大语言模型分析系统中。
5.如权利要求3所述的精准指控方法，其特征在于，无人机为基于惯性里程计进行定位的行驶在陆地、空中或者水中的无人装置。
6.一种基于大语言模型实现无人机集群的精准指控系统，其特征在于，该系统包括：语音/文本处理模块、指控领域的垂直大语言模型模块、指令输出模块及指控平台；其中，
7.如权利要求6所述的精准指控系统，其特征在于，语音/文本处理模块具体用于：对语音数据进行断句判断，将语音数据转成文本数据，及去除文本数据中不必要的符号。
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1.一种基于大语言模型实现无人机集群的精准指控方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的精准指控方法，其特征在于，步骤1具体为：对语音数据进行断句判断，将语音数据转成文本数据，及去除文本数据中不必要的符号。
3.如权利要求1所述的精准指控方法，其特征在于，步骤2中，指控领域的垂直大语言模型由大语言模型分析系统基于已有的指令库文档微调训练得到。
4.如权利要求3所述的精准指控方法，其特征在于，步骤4还包括：指控平台将无人机集群信息返回到大语言模型分析系统中。
5.如权利要求3所述的精准指控方法，其特征在于，无人机为基于惯性里程计进行定位的行驶在陆地、空中或者水中的无人装置。
6.一种基于大语言模型实现无人机集群的精准指控...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐富盛，肖志峰，徐庶，马赛民，宫成业，
申请(专利权)人：中国电子科技南湖研究院，
类型：发明
国别省市：
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