目前，AlphaZero和MuZero算法在自动驾驶领域越来越受到欢迎。

利用蒙特卡洛树搜索（MCTS）可以实现长期规划，建模不确定性，并提高驾驶任务的可解释性。

然而，它们仍然面临一些挑战。如果规划时间过长，树的深度将显著增加，导致搜索节点数量的指数增加。此外，样本效率也是一个需要解决的紧迫问题。我们需要确保算法能够在有限的样本上学习和做出有效的决策，这对于实时应用非常重要。这些挑战正在积极研究和开发中得到解决，以进一步提升系统的能力。

为了克服上述挑战，我们提出了两种解决方案。

• 第一种方案是将运动基元方法（motion primitive methods）融入到MCTS中：基于一系列运动（技能级别）在特定时间段内进行搜索，而不是在每个时间点上进行单个动作的搜索。这样可以更好地捕捉长期规划的动态性，并减少搜索的深度和节点数量。

• 专家策略参与搜索：将专家技能保留为备选选项，但不强制性地选择它们。

这两种解决方案的综合应用有望解决规划时间长、节点数量多和样本效率低的问题，从而提高自动驾驶任务的性能和可靠性。通过引入运动基元方法和专家策略参与搜索，我们可以更有效地进行长期规划，减少搜索的深度和节点数量，并提高样本的利用效率。这将使我们能够更好地应对复杂的驾驶环境和不确定性，从而提升自动驾驶任务的性能和可行性。我们将继续努力推进这些解决方案的研究和实现，以实现更高水平的自动驾驶技术。