多模态大模型驱动的智能体收集决策数据的方法及系统

本发明公开了一种多模态大模型驱动的智能体收集决策数据的方法及系统，该方法包括采集预定传感器原始数据，计算信息熵与归一化质量分数，经自适应多模态信息融合生成融合特征向量；对其做时序敏感多模态对齐处理，结合时间戳嵌入与自注意力机制得时序对齐特征；基于此用贝叶斯神经网络生成决策分布，评估不确定性并生成最终决策及指标集；结合任务描述评估任务得分，根据资源状态制定执行计划；初始化模型，生成合成数据，优化模型并存储经验。本发明实现了智能小车的高效决策过程，同时提升了智能小车的执行能力和任务完成精度。