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一、基于規則的決策模型
二、基于學習的決策模型
數據驅動：利用大量的駕駛數據進行訓練，使模型能夠自主學習和適應不同的駕駛環境。深度學習技術：采用神經網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境和場景，但可能解釋性較差。三、混合型決策模型
結合規則和學習：混合型決策模型融合了基于規則和基于學習的方法，既有規則的可解釋性，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境和復雜的交通條件下實現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: 選擇適當的決策模型取決于應用場景、數據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據進行訓練？
A2: 需要大量的實際駕駛數據，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點？
A3: 結合了基于規則和基于學習的優點，具有較高的靈活性和可解釋性。
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