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龙图腾网恭喜天津大学申请的专利基于多模态信息融合的智能体强化路径规划算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：CN117784776B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202311670287.4，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权基于多模态信息融合的智能体强化路径规划算法是由温家宝;李文杰;肖帅;奚萌;杨嘉琛设计研发完成，并于2023-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态信息融合的智能体强化路径规划算法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多模态信息融合的智能体强化路径规划方法，可解决目前强化学习中环境信息利用不足的问题。旨在针对复杂环境下的路径规划任务进行Gazebo的精细建模，同时利用网络映射出状态信息空间的内在联系，实现多模态信息融合，以此辅助强化学习的策略学习，在既定任务场景下找到最优路径。本发明充分利用了复杂环境的诸多信息，避免了信息误差，在一定程度上规避了人为考虑的片面性和不准确性，同时有助于复杂场景诸多任务的开发与实现。

本发明授权基于多模态信息融合的智能体强化路径规划算法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态信息融合的智能体强化路径规划算法，其特征在于，第一步，复杂环境及智能体模型构建；1将某经纬度范围内的信息下载存储，包括经纬度范围、深度、密度、地形、环境动力大小方向的信息，对现有的环境动力数据进行插值计算，填补空缺部分的信息；2利用Gazebo平台在智能体上搭载GPS传感器、红外传感器、姿态传感器、速度传感器，同时定义好碰撞属性、重力、浮力，计算相应的环境动力系数，与环境信息一同加载到Gazebo平台中，通过Python算法以及ROS控制机制实时调用；第二步，多模态信息融合网络结构设计；在传感器采集到环境信息之后，将红外图片信息经过卷积神经网络进行池化，再将其输出的数据同智能体获得的姿态角度、速度、位置这九个维度的信息组成多维向量，输入到一个全连接网络中获得最终的输出；第三步，任务场景设置；定义场景下的具体任务，包括起始点、目标点、障碍物数量、障碍物类型、任务目标；同时设置智能体基本属性，包括初始位置、速度、姿态信息；初始化环境数据；第四步，强化学习算法架构设置；1状态空间通过多模态信息融合网络获得；2网络结构；强化学习可以概况为智能体采取行为对环境造成影响并给予反馈，争取奖励最大化的过程，在A2C算法中，包括决策者和评价者，分别对应着策略网络和价值网络，策略网络指导智能体执行动作，价值网络给予评价，网络架构中加入了类残差结构，将归一化后的状态信息同网络各层的特征向量输入到下一层网络中；3动作空间；考虑到与真实环境更加相似，智能体所采取的动作分为roll、yaw、pitch、上浮、下潜、前进六个维度；4经验池的设计；针对任务场景设置合适的容量大小、BatchSize以及经验池的更新频率，此外对高奖励的动作价值对进行标记，增大其每次被采样的概率；第五步，训练与超参数调节；通过网络状态输入，动作输出过程的交替进行直到任务结束或者训练步数完毕，将每一条经验数据放入经验池，从中采样更新迭代策略网络和价值网络，权衡训练结果是否符合既定的任务条件，综合利用回合结束的奖励值、完成任务的单次回合的步数、实际路线效果进行策略评估，表征当下策略的好坏情况，与此同时，针对网络结构中的超参数进行调节，实现效果优化。

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