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当前在道路网络上行驶的自动化车辆仅在简单的环境（单向车道）中运行，并且通常在系统自动做出决策时（车道更改）时，通常以低速行动。自动化车辆的大规模部署需要提高系统管理更复杂情况的能力（尤其是具有不同优先级规则和回旋处的相交），这需要同时根据环境中其他车辆的预测轨迹在受限的时间内同时做出决策。未信号的回旋处因成为最复杂的节点而闻名，因为它的交叉首先需要控制大多数机动的轨迹，而自动化车辆在城市环境中航行时必须执行的大多数动作（例如，在插入式环境中，插入车道，车道，更换车道），而在弯曲的运动中（无需弯曲的行动），在此期间（不断）。回旋处的第二个挑战涉及其动态方面：它可能是密集和异质的（例如，车辆和/或骑自行车的人的存在），要求自动化的车辆预测其用户的意图，并通过适应其路径来对不可预见的情况做出反应。为了解决这些复杂的问题，Lamih自动控制部门已经开发了一种基于触觉共享控制和多层驾驶员车辆合作的方法，该方法证明了其在更简单的环境中管理高度约束情况的能力：高速公路（插入，车道变化，超车，出口，出口）[1]。这种相同的方法被用作基于渐进学习方法开发系统开发的一部分，以在同一情况下改变自动机的行为[2]。
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