;;;;;;;;;;;图像识别与感知增强原理为：卷积神经网络（CNN）通过卷积层、池化层、全连接层等结构，逐层抽象图像中的特征，如边缘、纹理、形状等，最终实现对目标对象的分类与定位。其权值共享与局部连接的特性，使得CNN在处理图像数据时具有高效性与准确性。在智能网联汽车中，CNN被广泛应用于道路、车辆、行人及交通标志的检测与识别，提高了自动驾驶系统的环境感知能力。;深度强化学习（DRL）结合了深度学习的特征提取能力与强化学习的决策优化能力。通过模拟环境中的试错学习，DRL模型能够不断优化其行为策略，以最大化累积奖励为目标。在自动驾驶领域，DRL被用于训练车辆在不同交通场景下的行驶策略，如路径规