本研究探索了在自动驾驶机器学习任务中利用轨迹和动态状态信息进行高效数据筛选的方法，并证明了其在轨迹预测任务中的有效性。通过使用轨迹信息引导数据选择，提高训练数据的多样性，该方法在不同数据池大小上展示了一致性性能提升。通过整合使用轨迹状态信息的主动学习，证明了利用低成本数据筛选策略可以实现更高效和稳健的自动驾驶系统。

本文提出了一种基于自然语言的人机协作接口，通过多模态注意力变换实现对用户命令的编码，并将其与轨迹信息相结合。模仿学习和实验验证证明了该系统的优异效果，展示了自然语言接口在人机协作中的优越性。