行動模倣モデルの限界を補完するために、他のアプローチとの組み合わせは非常に有効です。例えば、ルールベースのシステムは、特定の運転タスクに対して明確な指針を提供することができ、行動模倣モデルが苦手とする状況においても安定したパフォーマンスを発揮することができます。また、知識ベースのアプローチを取り入れることで、モデルは運転環境に関する背景知識を活用し、より適切な判断を下すことが可能になります。これにより、行動模倣モデルが直面するデータバイアスや未知の状況に対する脆弱性を軽減し、全体的な運転の安全性と信頼性を向上させることができます。したがって、異なるアプローチを統合することで、より堅牢で適応性のある自動運転システムを構築することができるでしょう。