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術和演算法,如深度學習與傳統控制理論的結合,以及量子計算在自動駕駛中的應用。

七、結論

提升人工智慧輔助的自動駕駛決策系統的魯棒性是實現自動駕駛安全可靠執行的關鍵。透過採用多感測器融合、資料增強、強化學習等策略,並結合模擬和模擬環境的驗證,可以顯著提高系統在複雜環境下的效能和穩定性。然而,仍然面臨諸多挑戰,需要跨學科的研究和合作,以及法律法規的不斷完善,以推動自動駕駛技術的健康發展,為人類出行帶來更大的便利和安全保障。

以上論文內容僅供參考,您可以根據實際需求進行調整和修改。

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