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龙图腾网获悉宁波派特计算机软件有限公司申请的专利面向无人系统集群协同控制的算法训练验证系统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：CN120724106B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202510782416.1，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权面向无人系统集群协同控制的算法训练验证系统是由徐畅设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向无人系统集群协同控制的算法训练验证系统在说明书摘要公布了：本发明涉及无人控制技术领域，具体涉及面向无人系统集群协同控制的算法训练验证系统，集群控制模块生成协同任务指令并分发至各异构无人模块；异构无人模块接收协同任务指令并执行；模型初始化模块基于多个异构无人模块的初始位置生成虚拟模型，并基于协同任务指令生成多个异构无人单元的预测移动数据；数据同步模块获取多个异构无人单元的实际执行数据，并基于时间戳同步到虚拟镜像模型中与预测移动数据对齐；特征提取模块基于实际执行数据和预测移动数据提取训练特征，训练特征包括编队保持度、集群整体运动一致性和任务进度偏差率；效能评估模块基于训练特征对控制算法的效能进行评估，可以自动对协同控制算法进行验证，提高工作效率。

本发明授权面向无人系统集群协同控制的算法训练验证系统在权利要求书中公布了：1.面向无人系统集群协同控制的算法训练验证系统，其特征在于， 包括集群控制模块、多个异构无人模块、模型初始化模块、数据同步模块、特征提取模块和效能评估模块； 所述集群控制模块，用于生成协同任务指令并分发至各异构无人模块； 所述异构无人模块，用于接收所述协同任务指令并执行； 所述模型初始化模块，用于基于多个所述异构无人模块的初始位置生成虚拟模型，并基于协同任务指令生成多个异构无人单元的预测移动数据；所述预测移动数据包含时空四维数据、轨迹冲突预警数据和剩余电量数据； 所述数据同步模块，用于获取多个异构无人单元的实际执行数据，并基于时间戳同步到虚拟镜像模型中与预测移动数据对齐； 所述特征提取模块，用于基于实际执行数据和预测移动数据提取训练特征，所述训练特征包括编队保持度、集群整体运动一致性和任务进度偏差率； 所述效能评估模块，用于基于训练特征对控制算法的效能进行评估；所述特征提取模块包括编队保持度计算单元、集群整体运动一致性计算单元和任务进度偏差率计算单元； 所述编队保持度计算单元，用于计算各无人单元与其理想编队位置的欧氏距离，基于凸包算法分析编队几何形状的变化率，并测量编队重组或避障时的恢复速度，并采用加权融合算法基于欧氏距离、变化率和恢复速度计算编队保持度； 所述集群整体运动一致性计算单元，用于采用余弦相似度衡量各单元速度方向一致性；分析集群加速度分布的离散程度，并采用加权融合算法基于方向一致性和离散程度计算运动一致性； 所述任务进度偏差率计算单元，用于对比实际到达路径点时间与预测时间的标准差，统计预设检查点的实际完成比例，并采用加权融合算法基于标准差和实际完成比例计算任务进度偏差率；所述效能评估模块包括特征输入单元、算法效能分析单元和优化建议生成单元； 所述特征输入单元，用于获取训练特征数据，所述训练特征数据包括编队保持度、集群整体运动一致性及任务进度偏差率； 所述算法效能分析单元，基于所述训练特征数据，通过加权评估模型计算控制算法的综合效能评分； 所述优化建议生成单元，根据综合效能评分及单项训练特征数据表现，输出控制算法的优化方向建议。

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