朝向人类驾驶：自主车辆控制中的主动推断
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文介绍了一种在自主车辆控制中应用主动推断的新方法，该方法通过将大脑视为预测机器的理论来解决传统自动驾驶系统在适应性、普适性和计算效率方面的限制，并将主动推断与深度学习相结合，在模拟城市环境中实现自动驾驶车辆的车道跟随操作。实验结果显示，该模型能够在有限数据量下高效学习和泛化，极大降低了计算需求，使自主车辆在动态场景中具备了更好的适应性和效率，进一步推动了主动推断在实际自动驾驶应用中的潜力。
本文介绍了一种新的自主车辆控制方法，通过主动推断和深度学习相结合，在模拟城市环境中实现车道跟随操作。实验结果显示，该模型能够高效学习和泛化，提高自主车辆的适应性和效率。
