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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利融合多源数据与用户反馈的传感器权重优化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：CN120068010B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510553834.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权融合多源数据与用户反馈的传感器权重优化方法及系统是由祁耀羿;路天行;李昌;杨光义设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合多源数据与用户反馈的传感器权重优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于自动驾驶传感器数据融合技术领域，特别涉及一种融合多源数据与用户反馈的传感器权重优化方法。该方法通过融合多源传感器数据（如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等）、环境数据（如天气、光照、道路类型等）以及用户反馈数据（如疲劳度、注意力分布、语音指令等），结合贝叶斯网络、改进的DS证据理论和强化学习机制，动态优化传感器权重，提升自动驾驶系统的感知精度、环境适应性和用户满意度。本发明特别适用于复杂场景下的自动驾驶决策支持，能够有效处理多源数据冲突、环境变化和用户需求，为自动驾驶系统的安全性和可靠性提供技术保障。

本发明授权融合多源数据与用户反馈的传感器权重优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.融合多源数据与用户反馈的传感器权重优化方法，其特征在于，包括： 获取多源数据，包括车外传感器数据、车内传感器数据和环境传感器数据； 构建贝叶斯网络系统，用于定义各节点和构建条件概率表，并基于风险节点后验概率推导各个传感器的权重值； 构建基于改进的DS证据理论系统，用于将每个传感器的输出定义为证据，在多个传感器的证据存在冲突时计算冲突系数，重新分配冲突证据，计算各证据权重并代入改进的DS合成公式计算置信度，输出每个传感器的权重值；所述改进的DS合成公式为： ， 其中是第个证据的综合权重，是证据和之间的交互系数，是第个证据对假设A的支持度，是证据冲突分配函数，，其中，是证据对假设A的平均支持度，，是冲突系数，； 构建用户反馈系统，用于通过强化学习机制，定义状态和动作，计算即时奖励并更新Q值，根据更新后的Q值计算每个传感器的权重值； 将三种系统对应的权重值输入权重融合网络，构建基于用户反馈和感知误差的损失函数，通过优化损失函数调整三种系统的权重分配； 根据调整后的三种系统的权重，结合每种系统对应每个传感器的权重分配，得到优化后的传感器权重值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉大学，其通讯地址为：430072 湖北省武汉市武昌区八一路299号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。