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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于大语言模型的虚拟场景无人平台运动控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119541478B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411406387.0，技术领域涉及：G10L15/22；该发明授权一种基于大语言模型的虚拟场景无人平台运动控制方法是由王书平;周宏亮;王浩宇;舒翔宇;焦璇;周学华;周治国;汪祥设计研发完成，并于2024-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的虚拟场景无人平台运动控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于大语言模型的虚拟场景无人平台运动控制方法，属于自然语言处理与虚拟仿真技术领域。本发明实现方法为：1、利用基于大语言模型的虚拟场景无人平台运动控制的系统对自然语言进行识别；具体的，将用户自然语言输入至大语言模型中；所述的用户的自然语言为语音数据；2、大模型利用视觉识别系统获取场景信息；进一步的，采用基于YOLO的视觉识别系统与大语言模型进行融合，用于提升大语言模型的感知能力；3、大语言模型通过训练将自然语言分解为子任务和结构化语言4、将封装后的结构化语言发送至无人平台执行巡回定位的运动任务；与现有技术相比，本发明针对不同场景下实现无人平台运动控制具有很好的普适性。

本发明授权一种基于大语言模型的虚拟场景无人平台运动控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的虚拟场景无人平台运动控制方法，其特征在于：包括以下步骤， 步骤1：利用基于大语言模型的虚拟场景无人平台运动控制的系统对自然语言进行识别；具体的，将用户自然语言输入至大语言模型中；所述的用户的自然语言为语音数据； 步骤2：大模型利用视觉识别系统获取场景信息；进一步的，采用基于YOLO的视觉识别系统与大语言模型进行融合，用于提升大语言模型的感知能力； 步骤2.1：利用场景中物体的数据集对YOLO进行训练； 步骤2.2：对场景中的物体进行实体识别，并且根据多方位的视角与成像原理计算出该物体在场景中对应的三维坐标； 步骤2.3：以二元组的形式存储各个物体的名称与坐标信息；获得二元组封装信息； 步骤2.4：将步骤2.3中处理得到的二元组封装信息输入至大模型中，使大模型获取场景信息； 步骤3：大语言模型通过训练将自然语言分解为子任务和结构化语言； 步骤3.1：大语言模型通过提示词工程进行用户自然语言识别分析训练； 步骤3.2：大语言模型将用户自然语言以二元组的方式转化为子任务集， 对输入至大模型中的子任务集以二元组的方式进行二次降维处理； 步骤3.3：大语言模型对子任务集进行拆解，逐次根据子任务调取带有路径规划功能的控制函数，对结构化语言进行封装；所述带有路径规划功能的控制函数用于对无人机的路径规划进行自主决策，进而使无人机躲避障碍； 步骤4：将封装后的结构化语言发送至无人平台执行巡回定位的运动任务； 步骤4.1：当大模型检测到用户异常执行指令时，返回步骤1； 步骤4.2：当大模型未检测到对应物体时，将无人机驱使至指定的安全区域，并返回步骤1。

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