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今天，全球自动驾驶汽车（AVS）在现实世界中正在进行广泛的道路测试，有些人已经进行了积极的服务。然而，由于实际驾驶事件的“长尾巴”，4级以上的自主驾驶仍然是一个重要的挑战，这意味着在很少发生安全的情况下，AVS可能是不安全的（Jain等，2021）。在AV应用程序堆栈中，运动计划模块是解决此瓶颈的关键之一，因为它决定了AV的驾驶政策。通过从专家演示的大规模驾驶数据集中学习，模仿学习（IL）已被利用为现实世界交通情况的核心计划者，例如未签名的乡村道路（Pomerleau，1989），公路（Bojarski et al。，2016），以及2020 Al。
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