一种基于多模态数据融合的智能体自主决策控制方法

本发明公开了一种基于多模态数据融合的智能体自主决策控制方法，包括如下步骤：S1、多源异构数据同步采集；S2、动态权重自适应融合；S3、任务驱动型决策生成；S4、自主决策闭环优化。本方法通过动态权重分配与时空关联建模，解决了多模态数据融合中的异构性与环境适配问题；进一步结合风险敏感的强化学习框架与闭环反馈机制，实现了从数据融合、策略生成到执行优化的全链路协同控制。在机理层面，本方法突破了静态融合、单目标优化与离线训练的局限性，能够自适应动态环境，确保智能体在复杂场景下如噪声干扰、光照突变、任务紧急切换，同时满足决策效率、安全性与环境鲁棒性需求。