Интересси́шечка зада́ча, вообще. Ты, по сути, учи́шь маши́ну решать сло́жную оптимиза́ционную пробле́му в реа́льном вре́мени, с огромными рисками. Су́ть в том, чтобы позволить системе управления маши́ны использовать предиктивную моде́ль, которая просчитыва́ет несколько возможны́х траекто́рий, оценива́ет их по определённым критери́ям – времени, безопасности, изно́су покры́шек – и выбира́ет наилу́чшую. Напрактикова́лось это выглядит как использование быстрых сенсо́ров для построения карты в реа́льном вре́мени, высокочасто́тный фильтр Калмана для отслеживания то́чного положения маши́ны и лёгкая нейросеть, способная обрабатыва́ть уравнения физики за доли микросекунд. Затем система последовательно корректи́рует угол поворо́та, да́вление в тормо́зах и пода́чу топлива, чтобы выбранная траектория гарантировала минимальное время кру́га, если бы ты смог идеально просчитать всё – даже до того, как другие вые́дут на трассу. Это как будто ты да́ёшь маши́не супер-мозги, которые могут перехитрить любого водителя на каждом повороте.