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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利无人机集群自主协同反制无人机集群方法和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：CN121613948B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202610131076.0，技术领域涉及：G05D1/695；该发明授权无人机集群自主协同反制无人机集群方法和系统是由丘腾海;蒲志强设计研发完成，并于2026-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人机集群自主协同反制无人机集群方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种无人机集群自主协同反制无人机集群方法，应用于反无人机技术领域，上述方法包括：获取环境信息；将环境信息输入至神经网络模型进行任务分配，得到神经网络模型输出的任务分配结果；将任务分配结果输入至多智能体强化学习模型进行协同控制策略学习，得到目标协同控制策略；将目标协同控制策略输入至训练好的大语言模型进行知识增强处理，得到大语言模型输出的动作控制指令；将动作控制指令转换为无人机飞行控制指令，并基于无人机飞行控制指令控制无人机集群中各个无人机，对目标对象进行反制。通过本发明能够提升反无人机系统在动态环境中的决策效率、泛化能力和安全性，形成“以无反无”、“以群制群”的反无人机新质能力。

本发明授权无人机集群自主协同反制无人机集群方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种无人机集群自主协同反制无人机集群方法，其特征在于，包括： 获取环境信息，其中，所述环境信息包括无人机集群、待反制的目标对象以及障碍物信息； 将所述环境信息输入至神经网络模型进行任务分配，得到所述神经网络模型输出的任务分配结果，其中，所述任务分配结果用于指定所述无人机集群中各个无人机对应的目标对象； 将所述任务分配结果输入至多智能体强化学习模型进行协同控制策略学习，得到所述多智能体强化学习模型输出的目标协同控制策略； 将所述目标协同控制策略输入至训练好的大语言模型进行知识增强处理，得到所述大语言模型输出的动作控制指令，其中，所述知识增强处理通过动作掩码过滤无效动作或碰撞动作； 将所述动作控制指令转换为无人机飞行控制指令，并基于所述无人机飞行控制指令控制所述无人机集群中各个无人机，对所述目标对象进行反制； 所述神经网络模型的结构采用双塔式Transformer； 所述将所述环境信息输入至神经网络模型进行任务分配，得到所述神经网络模型输出的任务分配结果，包括： 对所述环境信息中的所述无人机集群中各个无人机的位置与所述目标对象的位置分别进行嵌入表示，得到无人机嵌入矩阵与目标对象嵌入矩阵： 通过缩放点积交叉注意力基于所述无人机嵌入矩阵与所述目标对象嵌入矩阵，确定分配逻辑值矩阵： 其中，表示分配逻辑值矩阵，表示无人机嵌入矩阵，表示目标对象嵌入矩阵，分别表示无人机的数量与目标对象的数量，表示转置，表示向量维度，表示实数空间； 对所述分配逻辑值矩阵进行归一化，得到分配概率矩阵； ； 其中，表示分配概率矩阵，表示归一化函数； 基于所述分配概率矩阵，确定任务分配结果： ； 其中，表示第个无人机的任务分配结果，表示取最大值对应的参数，表示第个无人机分配到第个目标对象的概率值。

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