一、基于規(guī)則的決策模型
二、基于學習的決策模型
數(shù)據(jù)驅(qū)動：利用大量的駕駛數(shù)據(jù)進行訓練，使模型能夠自主學習和適應不同的駕駛環(huán)境。深度學習技術：采用神經(jīng)網(wǎng)絡和機器學習算法來進行復雜的駕駛決策。靈活性高：能夠適應多變的駕駛環(huán)境和場景，但可能解釋性較差。三、混合型決策模型
結合規(guī)則和學習：混合型決策模型融合了基于規(guī)則和基于學習的方法，既有規(guī)則的可解釋性，又有學習模型的靈活性。適用于復雜場景：能夠在不同的駕駛環(huán)境和復雜的交通條件下實現(xiàn)良好的性能和可靠性。常見問答：
Q1: 自動駕駛算法的決策模型如何選擇？
A1: 選擇適當?shù)臎Q策模型取決于應用場景、數(shù)據(jù)可用性和期望的性能等因素。
Q2: 基于學習的決策模型需要什么樣的數(shù)據(jù)進行訓練？
A2: 需要大量的實際駕駛數(shù)據(jù)，包括不同的道路條件、交通情況和駕駛行為。
Q3: 混合型決策模型有什么優(yōu)點？
A3: 結合了基于規(guī)則和基于學習的優(yōu)點，具有較高的靈活性和可解釋性。
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