公开(公告)号：CN117151338B

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202311160901.2

申请日：2023-09-08

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张晓明 ,  姚昌瑀 ,  高世杰 ,  李肇星 ,  彭硕 ,  褚誉

IPC: G06Q10/063 ,  G06F16/36 ,  G06F16/34 ,  G06F40/295 ,  G06F40/30

Abstract: 本发明涉及一种基于大语言模型的多无人机任务规划方法，与现有技术相比解决了单独使用大语言模型做任务规划时存在不合理问题的缺陷。本发明包括以下步骤：建立场景信息数据集；建立知识图谱本体模型；使用领域知识进行大语言模型的微调；大语言模型的输入；通过知识萃取不断补全知识图谱；针对多无人机系统任务做可解释性的决策或规划；对所作规划方案进行评价及融合。本发明使用大语言模型通过知识萃取的方式，将大语言模型预训练过程中所使用的庞大的语料库中有用的数据部分补全到知识图谱中，最终形成有益于规划多无人机任务的知识库，并用于更好的监测和解释大模型规划结果的合理性，通过数据融合形成最终规划方案。

公开(公告)号：CN117151338A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202311160901.2

申请日：2023-09-08

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张晓明 ,  姚昌瑀 ,  高世杰 ,  李肇星 ,  彭硕 ,  褚誉

IPC: G06Q10/063 ,  G06F16/36 ,  G06F16/34 ,  G06F40/295 ,  G06F40/30

Abstract: 本发明涉及一种基于大语言模型的多无人机任务规划方法，与现有技术相比解决了单独使用大语言模型做任务规划时存在不合理问题的缺陷。本发明包括以下步骤：建立场景信息数据集；建立知识图谱本体模型；使用领域知识进行大语言模型的微调；大语言模型的输入；通过知识萃取不断补全知识图谱；针对多无人机系统任务做可解释性的决策或规划；对所作规划方案进行评价及融合。本发明使用大语言模型通过知识萃取的方式，将大语言模型预训练过程中所使用的庞大的语料库中有用的数据部分补全到知识图谱中，最终形成有益于规划多无人机任务的知识库，并用于更好的监测和解释大模型规划结果的合理性，通过数据融合形成最终规划方案。