随着科技的飞速发展，自动驾驶技术在交通出行、物流等诸多领域展现出广阔的应用前景。然而，其决策过程的 “黑箱” 问题严重制约了安全性与可靠性的提升，成为行业发展瓶颈。可解释性AI作为破解这一难题的关键技术，旨在使AI决策过程可理解、可判读。本文围绕从 “黑箱” 到透明决策的可视化路径展开研究，通过深入分析可解释性AI的技术手段，探讨其在自动驾驶决策中的应用，并提出利用图像、图表等可视化方法展示决策依据的路径。研究成果为提升自动驾驶决策透明度、保障行车安全提供了有益参考，有望推动自动驾驶技术的进一步发展。

自动驾驶技术已成为新一代汽车发展的重要方向，其核心是对车辆环境的感知和控制。然而，复杂环境下的自动驾驶面临着难以解决的问题，例如交通拥堵、道路封闭、雨雪雾天等。本文以强化学习为基础，针对自动驾驶中路径规划问题，提出了一种基于强化学习的自动驾驶路径规划算法，通过学习一系列策略，来解决复杂环境下的路径规划问题。首先构建了包含决策模型、动作模型和奖励函数的强化学习模型，并提出了基于优先级的奖励函数优化方法；其次采用路径规划和环境建模相结合的方式进行算法设计；最后进行了仿真实验并将算法应用于某款车型上进行验证。

随着农业现代化的推进，农机自动驾驶系统逐渐成为提升农业生产效率、降低劳动强度的关键装备。多传感器融合技术作为农机自动驾驶系统的核心技术，能够显著提高系统的精准性和可靠性。本文首先阐述了农机自动驾驶系统对多传感器融合技术的需求背景，然后介绍了该技术在农机自动驾驶系统中的基本概念、应用现状，包括各类传感器的具体应用及常用融合方法与算法。同时，分析了多传感器融合技术在数据同步、数据处理效率及复杂农田环境适应性等方面面临的挑战，并探讨了相应的数据预处理、融合算法优化等解决策略。最后，对新兴传感器技术应用及与人工智能结合的未来发展趋势进行了展望，以期为农机自动驾驶系统中多传感器融合技术的进一步研究提供参考。