自动驾驶预测与规划中的知识集成策略：一项全面综述

本综述全面考察了自动驾驶系统中基于知识的集成方法，重点聚焦于轨迹预测与规划。我们广泛分析了将领域知识、交通规则和常识推理融入自动驾驶系统的各种方法。综述根据知识表示与集成方法对相关方案进行分类与分析，涵盖从纯符号方法到混合神经符号架构的各类技术。我们考察了逻辑编程、知识表示基础模型、强化学习框架以及其他融合领域知识的新兴技术。本工作系统地梳理了近期方法，识别关键挑战、机遇与未来研究方向。我们的分析揭示了该领域的新兴趋势，包括可解释AI日益重要的作用、形式化验证在安全关键系统中的应用，以及将传统知识表示与现代机器学习技术相结合的混合方法的潜力。