Bài báo này đề xuất một chính sách khuếch tán dựa trên kiến thức (KDP) để giải quyết những thách thức của việc tạo ra hành động đa phương thức, tính ổn định về mặt thời gian và khái quát hóa trên nhiều kịch bản khác nhau trong quá trình lái xe tự động từ đầu đến cuối. KDP tích hợp mô hình khuếch tán tạo sinh và cơ chế định tuyến hỗn hợp chuyên gia thưa thớt để tạo ra các chuỗi hành động đa phương thức nhất quán về mặt thời gian và kích hoạt các chuyên gia cụ thể theo ngữ cảnh, chuyên biệt và có thể tái sử dụng, cho phép xây dựng kiến thức theo mô-đun. Kết quả thử nghiệm trên nhiều kịch bản lái xe khác nhau chứng minh rằng KDP đạt được tỷ lệ thành công cao hơn, rủi ro va chạm thấp hơn và khả năng điều khiển mượt mà hơn so với các phương pháp hiện có. Phân tích sâu hơn xác nhận hiệu quả của việc kích hoạt chuyên gia thưa thớt và xương sống Transformer, cũng như sự chuyên môn hóa về mặt cấu trúc và khả năng tái sử dụng các chuyên gia theo nhiều kịch bản. Những kết quả này chứng minh rằng mô hình khuếch tán với định tuyến chuyên gia là một mô hình có khả năng mở rộng và có thể diễn giải được cho quá trình lái xe tự động từ đầu đến cuối.
