自动驾驶汽车中的人工智能正在通过感知、决策和控制系统的进步而发展。感知模型分析来自摄像头、激光雷达和雷达的数据，以检测物体、识别车道并了解交通场景。
决策系统使用强化学习和深度神经网络来规划路线并响应动态环境。例如，特斯拉的自动驾驶仪采用人工智能来执行自适应巡航控制和自动停车。
边缘计算和联合学习等创新也在增强人工智能系统的实时处理和安全性，推动自动驾驶汽车技术的发展。
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在多智能体系统中，智能体通过各种机制进行协作，这些机制使它们能够有效地沟通、协调和共享资源。这些智能体通常是自主实体，它们共同努力实现单个智能体难以或不可能独自完成的共同目标。协作可以采取多种形式，例如信息共享、联合决策和任务分配。例如，一
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