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龙图腾网获悉济南职业学院申请的专利多模态输入的智能体决策交互方法及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：CN120930073B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511446053.0，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权多模态输入的智能体决策交互方法及系统是由李合菊设计研发完成，并于2025-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态输入的智能体决策交互方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能交互技术领域，特别涉及多模态输入的智能体决策交互方法及系统。本发明包括多模态输入获取、输入处理、决策策略生成、交互执行及数据传输单元。多模态输入获取单元获取目标环境多种模态输入信号数据，实现环境多维度感知；输入处理单元处理信号数据得到多模态特征数据，通过深度融合多源数据挖掘内在关联，提升特征数据对环境信息的表征准确性；决策策略生成单元基于特征数据生成决策策略，可依环境实时变化调整决策逻辑；交互执行单元按决策策略执行交互动作，保障决策精准转化；数据传输单元将交互结果数据传输至外部设备，确保传输实时可靠。该系统适用于多种智能交互场景。

本发明授权多模态输入的智能体决策交互方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多模态输入的智能体决策交互系统，其特征在于，包括： 多模态输入获取单元，用于获取目标环境的多种模态的输入信号数据； 输入处理单元，用于对所述多种模态的输入信号数据进行处理，得到多模态特征数据； 决策策略生成单元，用于基于所述多模态特征数据生成智能体的决策策略； 交互执行单元，用于根据所述决策策略执行交互动作； 数据传输单元，用于将交互结果数据传输至外部设备； 所述决策策略生成单元根据智能体行为决策模型确定智能体的行为策略，具体为： 获取智能体的初始位置信息和目标位置信息，根据目标环境状态模型确定环境中的障碍信息； 基于路径规划算法对所述初始位置信息和目标位置信息进行路径规划，并将所述障碍信息作为规划约束，输出智能体的初始行为路径； 实时获取智能体根据所述初始行为路径执行过程中的智能体状态变化数据，根据所述状态变化数据确定智能体实时位置的环境动态变化； 获取智能体的行为稳定性数据，所述行为稳定性数据包括智能体对不同环境变化的适应能力数据； 获取智能体对环境动态变化的识别反应时间数据，根据所述识别反应时间数据确定智能体的行为路径纠偏滞后量； 根据所述适应能力数据和所述行为路径纠偏滞后量对所述智能体实时位置的环境动态变化进行分析，判断智能体在识别反应时间内的行为路径偏移累积量； 若所述行为路径偏移累积量小于预设值，根据所述行为路径偏移累积量确定智能体根据所述初始行为路径执行的行为偏移方向和行为偏移距离，根据所述行为偏移方向和行为偏移距离确定智能体的纠偏方向和纠偏距离，得到纠偏数据； 根据所述纠偏数据对智能体在实时执行过程中初始行为路径进行纠偏操作，得到第一行为策略； 若所述行为路径偏移累积量大于预设值，获取智能体实时执行路径的环境动态变化数据，根据实时执行路径的环境动态变化数据构建环境变化图，根据所述环境变化图确定目标环境中环境动态变化趋势； 基于插值算法对所述环境动态变化趋势进行插值操作，确定在所述初始行为路径预设范围内的环境动态信息，根据所述环境动态信息和适应能力数据确定初始行为路径预设范围内智能体的行为稳定性，根据所述行为稳定性对行为路径偏移累积量大于预设值的初始行为路径段落进行调整，得到更新行为路径，智能体根据所述更新行为路径执行行为，得到第二行为策略。

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