相似性度量（用以預(yù)測軌跡）和自動駕駛看起來十分相似蹄殃。但是卻在思路上有著本質(zhì)的區(qū)別：
相似性度量是用在數(shù)據(jù)挖掘算法中的最后一環(huán)。對已經(jīng)聚類完之后的數(shù)據(jù)，得到所有經(jīng)典軌跡的數(shù)據(jù)庫中，取出和當(dāng)前軌跡最相似的軌跡虹蒋。
而自動駕駛，是根據(jù)當(dāng)前的車況（比如當(dāng)前速度飒货、加速度千诬、方向盤方向）、路況（道路方向膏斤、道路寬窄徐绑、地面阻力）等實時情況，通過一個訓(xùn)練好的模型莫辨，做出形式判斷——如何改變方向傲茄、如何加減速毅访。自動駕駛是一個特殊的回歸問題——汽車嘗試預(yù)測表示行駛方向的連續(xù)變量的數(shù)值。
由于海上不存在真正的“路”盘榨，因此與自動駕駛就有非常大的區(qū)別喻粹。假如使用已經(jīng)聚類好的軌跡作為路，那么還是會存在一個查詢相似軌跡的問題草巡，就又回到了原來的問題——如何根據(jù)當(dāng)前的軌跡快速查詢處一條最相似的路守呜。
因此，相似性肚量和自動駕駛完全不是一類問題山憨。相似性度量是在“找路”查乒，至于如何走下去，不管我們的事情郁竟，我們只是想要預(yù)測道路玛迄；而自動駕駛是根據(jù)當(dāng)前情景信息，判斷如何行駛棚亩。
相似性度量和自動駕駛
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