本文提出了一種基於不確定性感知的決策和運動規劃方法，用於解決自動駕駛汽車在強制併線場景下的安全性和效率問題。
本文提出了一種可擴展的基於專家混合模型 (MoE) 的自動駕駛運動規劃器 STR2，該模型通過在大型真實世界駕駛數據集上進行訓練，展現出比先前方法更優越的泛化性能，尤其是在處理複雜和少樣本駕駛場景方面。
