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龙图腾网获悉浙江孚临科技有限公司申请的专利一种空中机器人跨模态注意力特征融合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：CN120848590B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511357604.6，技术领域涉及：G05D1/695；该发明授权一种空中机器人跨模态注意力特征融合方法是由唐科伟;肖非;陈声鸿设计研发完成，并于2025-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种空中机器人跨模态注意力特征融合方法在说明书摘要公布了：本发明涉及无人机位置控制技术领域，具体为一种空中机器人跨模态注意力特征融合方法；获取定义无人机阵列形态的构型参考数据，以及无人机阵列的初始空间位置；通过空间构型关联分析模型，将构型参考数据的形态参数与无人机阵列的初始空间位置进行关联分析，得到无人机的位置权重系数；根据阵列中无人机的实时位置、位置权重系数和阵列的初始空间位置进行动态筛选，确定基准无人机；根据基准无人机的实时位置确定阵列更新位置，并获取基准无人机期望位置和非基准无人机期望位置；本发明根据非基准无人机期望位置和基准无人机期望位置与对应实际位置的偏差，进行无人机位置控制。

本发明授权一种空中机器人跨模态注意力特征融合方法在权利要求书中公布了：1.一种空中机器人跨模态注意力特征融合方法，其特征在于，包括： 获取定义无人机阵列形态的构型参考数据，以及无人机阵列的初始空间位置；所述初始空间位置包括无人机初始位置和无人机相对位置； 通过空间构型关联分析模型，将所述构型参考数据的形态参数与无人机阵列的初始空间位置进行关联分析，得到无人机的位置权重系数；构型参考数据的形态参数包括轮廓特征参数、色彩特征参数、亮度特征参数； 所述空间构型关联分析模型计算位置权重系数的过程为： 将与无人机对应的形态参数进行第一次线性变换，生成查询信息；将所有无人机的无人机初始位置进行第二次线性变换和第三次线性变换，分别生成索引信息和内容信息； 计算所述查询信息与所有索引信息之间的相似度，并通过归一化指数函数处理，得到一组表征关注度分配的注意力权重； 将注意力权重与所有内容信息进行加权求和，生成聚合了空间上下文的融合特征；将融合特征输入至前馈式全连接网络模块，进行非线性映射，输出标量值作为位置权重系数； 根据阵列中无人机的实时位置、位置权重系数和阵列的初始空间位置进行动态筛选，确定基准无人机；根据基准无人机的实时位置确定阵列更新位置，并获取基准无人机期望位置； 根据阵列更新位置中基准无人机期望位置和无人机相对位置，识别非基准无人机期望位置；根据非基准无人机期望位置和基准无人机期望位置与对应实际位置的偏差，进行控制。

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