研究人员提出了一种用于越野驾驶中运动预测的神经符号方法，通过嵌入保守定律到数据驱动的神经模型中。实验证明该方法准确预测车辆运动，容忍外部干扰，且在准确性和效率方面优于现有方法。该方法展示了长期预测中的数据效率学习和泛化能力。