摘要
本发明公开了一种基于多智能体大模型的无人机任务全流程控制系统及方法,主要解决复杂动态环境下飞行控制及异常检测性能不佳的问题。包括:1)对IMU、能源管理和环境气象等多源数据进行实时对齐与融合,提取关键特征;2)借助大语言模型对用户指令进行智能语义解析,结合实时数据和历史任务信息,将整体任务拆解为环境感知、路径规划、飞行控制及异常检测等子任务;3)各处理单元通过多智能体协同机制同步执行任务,并实时反馈;4)采用深度学习技术进行时序建模获取高精度异常检测结果,通过自适应门控机制过滤瞬时波动,形成闭环控制。本发明能够有效提升无人机任务执行的智能化水平和安全性,实现无人机的自主高效飞行与应急响应。
技术关键词
路径规划单元
模式特征向量
气象
全局路径规划
深度强化学习模型
姿态校正
数据分析模块
语义
电池状态信息
控制单元
数据采集模块
处理单元
时序
电池特征向量
无人机飞行路径
神经网络模型
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修复方法
序列
光伏发电数据
DTW算法
协方差矩阵
静止气象卫星图像
人机交互方法
内核
风速
方位角
康复理疗系统
火罐
机器人控制模块
运动机器人
Hessian矩阵