在自动驾驶技术的研发中，一个常被忽视的领域是生物导航系统的研究，生物，如鸟类和昆虫，能够在没有全球定位系统或复杂地图的情况下，仅依靠视觉、地磁感应和太阳方位等自然线索进行长距离迁徙和导航，这种能力背后隐藏着高效的路径规划和决策机制，对自动驾驶系统有着重要的启示。
问题： 生物导航系统如何利用简单的感官信息实现复杂的环境感知与决策？
回答： 生物导航的秘密在于其多模态感官融合和自适应学习机制，鸟类利用地磁感应（地球磁场）作为长期导航的“罗盘”，同时结合太阳方位和星辰位置进行短期定位，这种多模态感官融合使得生物能够在复杂环境中快速做出决策，即使部分感官信息丢失或受干扰，也能通过其他感官进行补偿，生物的导航行为是不断学习和优化的结果，它们在飞行过程中会不断调整策略以适应环境变化，如避开障碍物、选择更优的飞行路径等。
对于自动驾驶系统而言，可以借鉴生物导航的这些特点，开发更高效的环境感知与决策算法，结合多种传感器信息（如摄像头、雷达、激光雷达等）进行融合感知，以及通过机器学习技术不断优化路径规划和决策策略，使自动驾驶汽车在复杂环境中也能安全、高效地行驶。
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生物启发的自动驾驶通过模拟动物迁徙路径优化，实现更智能、高效的路线规划。
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