在自动驾驶技术的不断进步中，信息论为我们提供了一种全新的视角来审视数据传输与决策的效率，信息论的核心在于量化、处理和优化信息传输过程中的“信息量”和“噪声”，这直接关系到自动驾驶系统在复杂环境下的决策精度和响应速度。
在自动驾驶系统中，传感器收集到的环境数据，如道路标志、行人动作等，都包含着大量的信息，如何高效地提取这些信息，并过滤掉无关紧要或误导性的“噪声”，是提升决策精度的关键，通过信息论的原理，我们可以对数据进行压缩编码，减少不必要的传输开销，同时采用信道编码技术来增强数据的抗干扰能力，确保在数据传输过程中保持高保真度。
利用信息论的熵和互信息等概念，我们可以评估不同传感器之间的信息冗余和互补性，优化传感器配置和数据处理算法，以实现更高效、更准确的环境感知和决策制定，在自动驾驶技术的研发中，深入理解和应用信息论原理，将有助于我们构建更加智能、可靠和高效的自动驾驶系统。
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