本研究提出了Driving-RAG框架，以提高智能车辆和自动驾驶中场景数据搜索的效率与准确性。通过结合分层可导航小世界的采样方法与图知识重组机制，显著提升了在线决策和规划阶段的场景相关性。

本研究提出了一种新的框架——认识模糊马尔可夫决策过程（EA-MDP），旨在解决在线决策中的复杂性问题。通过量子测量技术计算奖励函数，验证了在认识模糊情况下存在最优策略和价值函数，实验结果表明代理能够收敛到最优策略。