本文介绍了一种基于模块化架构的学车任务分解方法，涵盖障碍感知、目标预测和规划，提出的稳健仿真规划（RIP）能够适应分布偏移，减少自信和灾难性外推。研究还展示了模仿学习在自动驾驶策略训练中的有效性，强调数据增强和基准模型的重要性。

本文介绍了一种基于模块化架构的学车任务分解方法，涵盖障碍感知、目标预测和规划，取得了优异成果。同时，提出了多种基于图神经网络和跨模态嵌入框架的交通代理未来轨迹预测方法，利用多种传感器和数据集进行优化，验证了模型的有效性和优越性。