本研究提出了一种新方法，通过图形表示与多维缩放技术，解决自动驾驶中的泛化能力不足问题。该方法通过嵌入图节点简化学习过程，实现降维，提高车辆在复杂环境中的导航能力。

本文研究了多维缩放（MDS）的Kamada-Kawai公式，并提出了一种基于Sherali-Adams线性规划层次的近似算法，实现了在目标维度下成本和时间复杂度的平衡。