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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于细粒度认知功能模块集成的无人机视觉语言导航零微调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：CN121230728B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511349704.4，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权基于细粒度认知功能模块集成的无人机视觉语言导航零微调方法是由邵典;许正正;王沛扬;刘黎可;史桀绮;王雨乐;霍静设计研发完成，并于2025-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于细粒度认知功能模块集成的无人机视觉语言导航零微调方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于细粒度认知功能模块集成的无人机视觉语言导航零微调方法，包括指令解析过程、判断及注意力过程、感知过程、判断及子目标提取过程、判断及想象过程、子目标完成判断、决策及多层次记忆过程。本发明集成了多种生物学启发的功能，包括感知、注意力、记忆、想象、问题求解、推理与决策等环节。通过基于中等规模的语言大模型与视觉‑语言大模型构建各个功能组件并进行交互，我们的框架无需针对特定任务进行训练，便展现出强劲的性能和类人探索行为。实验结果表明，本发明在零样本微调的各类方法中表现优越，凸显了模块化体系结构的框架设计在解决多模态具身智能体任务中的潜力与前景。

本发明授权基于细粒度认知功能模块集成的无人机视觉语言导航零微调方法在权利要求书中公布了：1.一种基于细粒度认知功能模块集成的无人机视觉语言导航零微调方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：将导航指令和设定的指令解析提示词输入预训练好的大模型中，实现指令解析，得到若干指令句和每个指令句对应地标所组成的列表； 步骤2：若当前指令句为第一句指令句或当前时间步发生了指令句切换，则在当前时间步选择当前指令句和下一指令句，以及当前指令句对应的地标和下一指令句对应的地标，结合设定的注意力提示词输入预训练好的大模型中，得到当前指令句对应的注意力问题，并进入步骤3，否则直接进入步骤3； 步骤3：将当前指令句对应的注意力问题以及当前时间步采集的图像，结合设定的感知提示词输入预训练好的大模型中，得到当前时间步的场景描述；并根据当前时间步的深度图进行碰撞预警； 步骤4：若当前指令句为第一句指令句或当前时间步发生指令句切换，则将当前指令句以及通过步骤3得到的当前时间步的场景描述，结合设定的子目标提取提示词输入预训练好的大模型中，得到子目标列表，并进入步骤5；否则直接进入步骤5； 步骤5：若当前子目标为第一个子目标或当前时间步发生子目标切换，则在当前时间步选择当前子目标和下一子目标，以及当前指令句对应的地标，结合设定的想象提示词输入预训练好的大模型中，得到当前子目标完成后可能的视觉状态，并进入步骤6；否则直接进入步骤6； 步骤6：将当前子目标和下一子目标、当前子目标完成后可能的视觉状态、当前时间步的场景描述以及当前子目标的原始子目标记忆序列，结合设定的子目标完成判断提示词输入预训练好的大模型中，判断当前子目标是否完成； 如果当前子目标未完成，则进行决策过程：将指令记忆序列、当前时间步场景描述、碰撞预警、预设的有效动作列表、当前子目标，结合设定的决策提示词输入预训练好的大模型中，得到最优动作选择；并将当前时间步场景描述、最优动作选择、当前指令句对应的地标结合设定的记忆提示词输入预训练好的大模型中，得到单步记忆；将单步记忆插入当前子目标的原始子目标记忆序列中，且无人机执行最优动作选择，当前时间步结束，返回步骤3，进行下一时间步的感知过程； 如果当前子目标已完成，则将原始子目标记忆序列，结合设定的压缩提示词输入预训练好的大模型中，得到压缩子目标记忆序列，并将原始子目标记忆序列清空；并判断当前子目标是否为子目标列表中的最后一个子目标，若是最后一个子目标，则进一步判断当前指令句是否为当前导航指令的最后一句指令句，若是最后一句指令句，则任务结束，若不是最后一句指令句，则返回步骤2进行指令句切换，若不是最后一个子目标，则返回步骤5根据子目标列表进行子目标切换。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学，其通讯地址为：710072 陕西省西安市碑林区友谊西路127号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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