浙江孚临科技有限公司唐科伟获国家专利权
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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无人机集群协同决策的多智能体强化学习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：CN120871631B 。
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：202511357603.1，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种无人机集群协同决策的多智能体强化学习方法是由唐科伟;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。
本一种无人机集群协同决策的多智能体强化学习方法在说明书摘要公布了：本发明涉及无人机集群协同决策技术领域，具体为一种无人机集群协同决策的多智能体强化学习方法，包括：获取多源信息，基于视觉惯性里程计算法和邻近无人机状态信息进行多机联合迭代，获得无人机集群状态估计并生成校正IMU数据；构建环境感知因子图，生成自身状态向量；采用多智能体近端策略优化算法训练协同Actor网络，输入任务信息、视觉图像数据和自身状态向量，输出飞行动作指令。本发明通过融合多机联合状态估计和语义感知，实现了无人机集群在未知复杂环境下的高精度、高鲁棒协同决策，提升了任务执行能力。
本发明授权一种无人机集群协同决策的多智能体强化学习方法在权利要求书中公布了：1.一种无人机集群协同决策的多智能体强化学习方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取飞行任务信息、IMU数据、视觉图像数据、邻近无人机状态信息； 基于IMU数据和视觉图像数据，利用视觉惯性里程计算法，预测在线偏差漂移，并结合邻近无人机状态信息进行多机联合迭代，获得无人机集群状态估计；基于在线偏差漂移和无人机集群状态估计，生成校正IMU数据以及局部运动轨迹； 基于局部运动轨迹、校正IMU数据以及邻近无人机状态信息，构建局部因子图；基于视觉图像数据识别语义物体，构造语义观测因子；将语义观测因子与局部因子图进行连接，生成环境感知因子图；分析所述环境感知因子图，生成自身状态向量； 采用多智能体近端策略优化算法训练Actor网络；基于局部因子图，将训练后的Actor网络进行通信链接，构建协同Actor网络；将飞行任务信息、视觉图像数据、自身状态向量共同输入协同Actor网络，输出飞行动作指令，并向邻近无人机广播所述自身状态向量。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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