1.一种方法，其包括：
将经由车辆对车辆(v2v)和车辆对基础设施(v2i)网络中的一个或多个接收的第二车辆传感器数据输入到被训练为生成第二车辆视角数据的生成查询神经网络(gqn)中；
利用强化学习深度神经网络(rldnn)基于所述第二车辆视角数据预测第二车辆的路径；
从应用于所述rldnn的贝叶斯框架获得预测的第二车辆路径的置信度；以及
基于所述预测的第二车辆路径和所述置信度来确定第一车辆路径。
2.如权利要求1所述的方法，其还包括经由v2i网络从基于云的交通基础设施系统下载高清晰度(hd)地图数据。
3.如权利要求2所述的方法，其还包括通过基于第二车辆的位置和视野将所述第二车辆视角数据投影到所述hd地图数据上来将所述hd地图数据与所述第二车辆视角融合。
4.如权利要求1所述的方法，其还包括利用第二rldnn处理第二车辆传感器数据以检测所述第二车辆视角数据中的移动对象。
5.如权利要求4所述的方法，其还包括将由交通基础设施摄像机获取的传感器数据包括在第二车辆视角数据中。
6.如权利要求1所述的方法，其还包括基于以下各项中的一个或多个来预测所述第二车辆的所述路径：从所述第二车辆接收车辆传感器数据，以及基于使用所述第二rldnn处理所述第二车辆的观察结果来确定路径数据。
7.如权利要求1所述的方法，其中所述贝叶斯框架基于根据先前的输出预测准确度的观察结果而确定的预测准确度来确定所述置信度。
8.如权利要求1所述的方法，其中将所述第二车辆视角数据与所述第二车辆传感器数据进行比较以确定第二车辆传感器数据的准确度。
9.如权利要求1所述的方法，其中基于所述预测的第二车辆路径以及所述置信度来确定第一车辆路径包括避免碰撞和接近碰撞。
10.如权利要求1所述的方法，其还包括通过控制车辆动力传动系统、转向和制动基于所述第一车辆路径来操作第一车辆。
11.如权利要求1所述的方法，其中基于摄像机的位置和视野来确定全局坐标。
12.如权利要求1所述的方法，其还包括在交通信息系统中所包括的服务器计算机处确定所述预测的车辆路径。
13.如权利要求1所述的方法，其还包括将所述预测的车辆路径从服务器计算机下载到所述车辆。
14.一种系统，其包括被编程为执行如权利要求1至13中任一项所述的方法的计算机。