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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利面向异构数据流的机器人智能体优化选择传感器的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：CN121290510B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511874249.X，技术领域涉及：B25J19/00；该发明授权面向异构数据流的机器人智能体优化选择传感器的方法是由秦子昂;丁尧相;任重;周昆设计研发完成，并于2025-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向异构数据流的机器人智能体优化选择传感器的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向异构数据流的机器人智能体优化选择传感器的方法。本发明通过构建表征驾驶员行为的专家数据集，并对专家数据集包含的不同传感器集合的数据进行拆分，机器人智能体利用生成对抗模仿学习对所有传感器集合的数据流进行统一的模仿学习，从而获得做出行动的基本策略；最后引入掩码模块、利用清醒‑睡眠两阶段训练过程，使得智能体策略能自主学习在多种情境下选择所依赖的传感器。本发明的技术方案不仅为处理异构传感器数据提供了一种通用的自适应学习方案以及为异构数据流作为输入的决策任务提供了解决方案,还提高了智能体决策效率，减少了冗余数据计算；而且通过聚焦关键信息，减少无关信息干扰，大大提升了决策精度和鲁棒性。

本发明授权面向异构数据流的机器人智能体优化选择传感器的方法在权利要求书中公布了：1.一种面向异构数据流的机器人智能体优化选择传感器的方法，其特征在于，包括以下步骤： 1构建表征专家行为的数据集；专家数据集包含多个专家在多种传感器配置下的行为数据，所述行为数据包括该传感器读数数据及对应的专家决策行为数据； 2对所述专家数据集包含的不同传感器集合的数据进行拆分，对于拆分后的每一种传感器集合下的数据流，利用生成对抗模仿学习训练传感器集合的判别器模型； 3采用生成对抗模仿学习框架，将每一个传感器集合下的判别器输出求和作为奖励信号，令机器人智能体以最大化奖励信号为目标进行训练，直至获取的奖励信号收敛；即机器人智能体通过对所有传感器集合的数据流进行统一的模仿学习，获得综合多传感器信息以产生行为的基本策略； 4基于步骤3获得的基本策略，引入掩码模块并随机初始化；所述掩码模块用于输出机器人智能体在场景移动时不同传感器的权重；指导机器人智能体将移动策略建立在权重大于0.3的若干传感器上；引入初始化过的掩码模块后，利用清醒-睡眠两阶段算法进行迭代优化直至策略平稳收敛，使机器人智能体策略能够自主学习在多场景下选择所依赖传感器。

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