第30章 人工智能辅助的自动驾驶决策系统鲁棒性提升策略研究（2/2）
术和算法，如深度学习与传统控制理论的结合，以及量子计算在自动驾驶中的应用。
七、结论
提升人工智能辅助的自动驾驶决策系统的鲁棒性是实现自动驾驶安全可靠运行的关键。通过采用多传感器融合、数据增强、强化学习等策略，并结合模拟和仿真环境的验证，可以显着提高系统在复杂环境下的性能和稳定性。然而，仍然面临诸多挑战，需要跨学科的研究和合作，以及法律法规的不断完善，以推动自动驾驶技术的健康发展，为人类出行带来更大的便利和安全保障。
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