本文探讨了自动驾驶系统的改进方法，包括基于数据驱动的驾驶风格调整、场景解释与预测、驾驶员分心检测等。研究表明，个性化控制能显著提高用户接受度，并提出了多智能体强化学习的决策方法，以适应不同驾驶员的行为。

该研究介绍了一种名为PoseViNet的新方法，用于检测驾驶员分心。通过姿态估计和动作推理的视觉变换器框架，该方法能更好地识别关键动作。在两个数据集上与现有模型进行比较，证明了PoseViNet的优越性。在SynDD1数据集上，PoseViNet实现了97.55％的验证准确率和90.92％的测试准确率。