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龙图腾网恭喜清华大学申请的专利智能体的控制方法、装置、计算机设备和存储介质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：CN117391181B 。

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：202311353109.9，技术领域涉及：G06N3/092；该发明授权智能体的控制方法、装置、计算机设备和存储介质是由朱斌;朱建忠;朱纪洪;艾斯卡尔·艾木都拉;伊克萨尼·普尔凯提;丁开源设计研发完成，并于2023-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能体的控制方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种智能体的控制方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法通过获取智能体所在环境的图像信息和本体感知状态信息，然后将图像信息和本体感知状态信息输入至融合网络中进行融合，得到融合结果，最后将融合结果输入至深度强化学习网络中进行运动决策，并基于决策结果对智能体进行控制。上述控制方法中，由于控制设备不仅考虑了视觉层面的图像信息，还考虑了运动层面的本体感知状态信息，相比传统的卷积神经网络只能应用于理想化的单一场景，上述方法能够有效地将复杂场景下的不同模态的数据进行整合，为智能体的运动控制提供了更全面和准确的信息基础，使智能体能够准确并安全地运行。

本发明授权智能体的控制方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种智能体的控制方法，其特征在于，所述方法包括：通过视觉传感器获取智能体所在环境的图像信息和通过惯性测量器件获取本体感知状态信息；所述本体感知状态信息包括所述智能体的角速度、加速度、速度、转向角、姿态数据和位置数据中的至少一种；所述智能体所在环境包括平路、各种陡坡、各种斜坡、各种障碍物、实时交通天气构成的复杂环境；所述视觉传感器包括红外摄像头和激光雷达；将所述图像信息和所述本体感知状态信息输入至融合网络中进行融合，得到融合结果；所述融合网络包括特征提取子网络和融合子网络，所述特征提取子网络包括第一特征提取子网络和第二特征提取子网络，所述第一特征提取子网络为深度卷积神经网络，所述第二特征提取子网络为线性神经网络；所述第一特征提取子网络用于对所述图像信息进行特征提取，得到视觉特征，所述第二特征提取子网络用于对所述本体感知状态信息进行特征提取，得到状态特征，所述视觉特征包括低级视觉特征和高级视觉特征，低级视觉特征包括边缘、纹理、颜色，高级视觉特征包括物体形状、物体部分、对象类别；所述融合子网络包括编码子网络、注意力子网络和解码子网络；所述编码子网络用于对所述视觉特征进行编码处理得到第一编码序列，以及对所述状态特征进行编码处理得到第二编码序列；所述注意力子网络用于对所述第一编码序列和所述第二编码序列中的每个向量都与所有其他向量进行自注意力操作，所述自注意力操作表示对于所述每个向量在输入序列中找到与之相关的其他向量，并将他们的信息进行融合；所述自注意力操作的过程分为三个步骤：计算注意力权重、加权求和、多头注意力；所述解码子网络用于根据融合序列恢复出原始的特征表示，得到所述视觉特征和所述状态特征的融合结果；将所述融合结果输入至深度强化学习网络中进行运动决策，并基于决策结果对所述智能体进行控制；所述深度强化学习网络是采用PPO算法根据目标损失对初始深度强化学习网络进行训练得到；所述目标损失是根据评估损失、决策损失和策略分布的熵确定得到；所述PPO算法通过最大化期望回报的似然比来更新目标策略中的策略参数；所述初始深度强化学习网络包括策略网络和评价网络；所述策略网络用于预测所述智能体的下一步动作，所述评价网络用于预测所述智能体在当前状态下的累积奖励。

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