近日，曾联松教授在国际顶级期刊《IEEE Transactions on Intelligent Vehicles》上发表了题为《Machine Learning for Autonomous Vehicle Path Planning》的最新学术论文，详细介绍了机器学习在自主车辆路径规划中的应用。
曾联松教授是中国的人工智能领域专家，精通机器学习和计算机视觉等领域，曾多次获得国内外科技大奖。在本次研究中，曾教授通过对现有自主车辆路径规划算法的分析，提出了利用机器学习方法改善自主车辆路径规划质量的方案，同时对该方案进行了实验验证。
论文指出，机器学习在自主车辆路径规划中的应用可以建立更精确的模型，有效解决路径规划中存在的问题，大幅降低交通事故的发生率，提高交通效率，此研究对于未来自主车辆应用的发展具有重要的意义。
