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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种基于强化学习的Sim2Real模型构建方法及装置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：CN119669952B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411610785.4，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于强化学习的Sim2Real模型构建方法及装置是由张梦娇;朱博林;段世红;徐诚设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的Sim2Real模型构建方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于强化学习的Sim2Real模型构建方法及装置，涉及数据处理技术领域，方法包括：获取仿真环境与现实环境的评估指标；利用线性加权法，根据评估指标，量化仿真环境与现实环境指标之间的加权差异；搭建对仿真环境与真实环境之间的数据进行相互转换的Sim2Real模型；利用强化学习算法，以仿真环境与现实环境指标之间的加权差异最小为目标，对Sim2Real模型进行领域自适应训练，得到最终的Sim2Real模型。在本发明中，通过搭建对仿真环境和现实环境之间进行数据转换的Sim2Real模型，进行数据层面的调整，减少从仿真环境到真实环境的迁移误差。

本发明授权一种基于强化学习的Sim2Real模型构建方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的Sim2Real模型构建方法，其特征在于，包括： S1：获取仿真环境与现实环境的评估指标； S2：利用线性加权法，根据所述评估指标，量化仿真环境与现实环境指标之间的加权差异； S3：搭建对仿真环境与真实环境之间的数据进行相互转换的Sim2Real模型； S4：利用强化学习算法，以仿真环境与现实环境指标之间的加权差异最小为目标，对所述Sim2Real模型进行领域自适应训练，得到最终的Sim2Real模型； 其中，所述S2中量化仿真环境与现实环境指标之间的加权差异具体为： ； 其中，表示仿真环境与现实环境指标之间的加权差异，ω1表示成功加权路径长度的权重系数，ω2表示成功率的权重系数，表示仿真环境中成功加权路径长度，表示真实环境中成功加权路径长度，表示成功率，表示仿真环境中的导航成功率，表示在真实环境中的导航成功率； 其中，在所述Sim2Real模型的训练中，设定奖励函数为： ； 其中，R表示奖励函数，T表示整个任务的时间跨度，ωi表示第i个指标的权重，n表示指标的总数，表示仿真环境中t时刻第i个指标的值，表示现实环境中t时刻第i个指标的值。

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