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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于人机协作的无人机具身认知对齐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：CN120803003B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202511291957.0，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权基于人机协作的无人机具身认知对齐方法是由赵勇;朱正秋;黄佳恒;王彦钧;胡越;许凯;秦龙;尹全军;王翔汉;何华设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人机协作的无人机具身认知对齐方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于人机协作的无人机具身认知对齐方法。所述方法包括：采集实体观测图片，将其作为导航图离散节点构建实体对齐任务。针对该任务构建的无人机具身认知对齐模型含四大模块。问题建模模块将任务转化为含状态、动作、观测等要素的POMDP。观察模块基于POMDP，以自我反思机制对目标事实提问，生成疑似实体描述。预测模块采用零样本学习，将疑似实体描述与目标事实输入VLM，输出预测结果。行动模块依托导航‑提问机制：导航时选择未探索实体并靠近获取图片，通过边界框比例控制距离；提问时将已探索实体图片输入VLM生成区分性问题，与人类对话获取目标事实相关回答。采用本方法能够实现在复杂城市环境中准确的实体对齐。

本发明授权基于人机协作的无人机具身认知对齐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人机协作的无人机具身认知对齐方法，其特征在于，所述方法包括： 基于EmbodiedCity模拟器开发EIEA-EC数据集；所述EIEA-EC数据集包括不同的角度和不同的距离收集实体的观测图片，所述观测图片作为导航图上的离散节点以构建实体对齐任务； 构建无人机具身认知对齐模型；所述无人机具身认知对齐模型包括问题建模模块，观察模块、预测模块以及行动模块； 将所述实体对齐任务输入到所述无人机具身认知对齐模型中根据问题建模模块将具身交互式实体对齐问题建模为一个包括状态空间、动作空间、观测空间、状态转移函数、观测函数、奖励函数以及折扣因子的部分可观测马尔可夫决策过程； 基于所述部分可观测马尔可夫决策过程，根据观察模块采用自我反思机制对每个已知的目标事实进行分别提问生成对各疑似实体的描述； 所述预测模块采用零样本学习方法，将所述各疑似实体的描述以及掌握的目标事实输入到视觉语言模型中，输出目标预测结果； 所述行动模块采用导航-提问机制，基于所述目标预测结果中实体的观察情况，切换导航或是提问行动，若执行导航行动，则选择一个没有被探索的实体并导航到附近获取观测图片，同时基于实体边界框在视图中的比例进行自适应距离控制，若执行提问行动，则采用对比提问方式，选择将两个已探索实体的观测图片输入视觉语言模型生成区分性问题，并通过与人类用户的对话获得关于目标事实的回答； 根据所述预测模块采用零样本学习方法，将所述各疑似实体的描述以及掌握的目标事实输入到视觉语言模型中，输出目标预测结果，包括： 基于共形预测理论构建目标预测方法，通过校准集进行模型校准，定义非符合性函数，用于量化样本的真实标签在预测模型的输出中所代表的典型或符合行为的偏离程度，其中，表示样本集合，表示标签集合，表示实数集； 计算校准集分数集合的经验分位数；根据各疑似实体的描述以及掌握的目标事实构建测试样本，利用预测模型对每个可能的候选标签计算非符合性分数基于所述经验分位数和所述非符合性分数指导生成预测集，即目标预测结果，目标预测结果以至少置信水平包含真实标签，满足，其中，表示经验分位数，表示预先设定的错误率。

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