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（3/5）
结合多种类型的传感器，如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等，并采用冗余配置提高感知的可靠性。
（二）数据增强和预处理
通过数据增强技术增加数据的多样性，同时进行有效的数据清洗和预处理，减少噪声和偏差。
（三）强化学习与模型优化
利用强化学习算法训练决策模型，不断优化模型结构和参数，提高模型的泛化能力。
（四）故障检测与容错机制
实时监测硬件和软件的状态，建立容错机制，确保系统在部分故障时仍能安全运行。
（五）模拟和仿真环境的应用
通过构建逼真的模拟和仿真环境，进行大量的虚拟测试和验证，提前发现潜在问题。
五、实验与案例分析
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