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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于多模态生理信号的强化学习奖励函数构建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：CN121660023B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610164403.2，技术领域涉及：G06N3/092；该发明授权基于多模态生理信号的强化学习奖励函数构建方法及系统是由韩嘉懿;徐文浩;宋东鉴;严梓轩;江云川;杨鑫;田庆宇;朱冰设计研发完成，并于2026-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态生理信号的强化学习奖励函数构建方法及系统在说明书摘要公布了：基于多模态生理信号的强化学习奖励函数构建方法及系统。属于自动驾驶、人工智能及人机交互技术领域。其解决了现有奖励函数的设计存在根本缺陷，即无法在任务目标和驾乘人员的生理舒适度之间取得平衡。核心技术思想在于其两阶段解耦架构：第一阶段离线训练阶段：此阶段的目的是训练一个“生理奖励代理模型”。第二阶段奖励生成与部署阶段：在本阶段，完全抛弃了对所有多模态生理信号及其采集设备的实时依赖。仅使用在阶段一训练好的“生理奖励代理模型”，对任意仅包含车辆状态数据和驾驶行为数据的数据集进行批量处理，推断出生理压力水平，并据此计算生理奖励。

本发明授权基于多模态生理信号的强化学习奖励函数构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多模态生理信号的强化学习奖励函数构建方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S1、多模态数据采集存储：实时采集车辆状态数据、驾驶行为数据和多模态生理信号； S2、多模态生理压力评估：根据多模态生理信号，输出生理压力得分，具体包括：数据缓存与同步、特征提取与标准化、结构化提示词构建、LLM零样本推理及分数解析； S3、生理奖励代理模型构建及训练：构建一个通过车辆状态数据和驾驶行为数据能够推断出预测生理压力得分的生理奖励代理模型，训练标签为； S4、生理压力推断：利用训练好的生理奖励代理模型生成与对应的预测生理压力得分； S5、生理奖励计算：采用反向映射函数将预测生理压力得分转化为设定区间的生理奖励； S6、任务奖励计算：基于车辆状态数据构建多目标的加权奖励函数，计算任务奖励； S7、奖励混合：将任务奖励和生理奖励进行加权求和得到最终奖励； S8、离线数据集构建：将步骤S1采集的当前车辆状态数据，当前驾驶行为数据和下一时刻车辆状态数据以及步骤S7计算的最终奖励，按照时间步对齐，组合成四元组，并存储为数据集文件，输出离线强化学习数据集； S9、策略训练：利用离线强化学习数据集，利用离线强化学习算法训练出融合驾驶员生理偏好的自动驾驶策略模型。

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