Кольцевые транспортные развязки обеспечивают безопасное и быстрое движение, а также ряд экологических преимуществ. Но водители, придерживающиеся ненормативных правил поведения при вождении по ним, могут вызвать проблемы с безопасностью, что приводит к несчастным случаям. В статье предлагается способ обучения водителя автономного транспортного средства с целью обеспечения правильного и безопасного поведения при въезде в кольцевую транспортную развязку. Поместив несколько камер в транспортное средство и обработав видеозапись видеопотоков с помощью ряда алгоритмов, включая и машинное обучение, можно получить представление о состоянии окружающей среды. Затем используется другой набор алгоритмов глубокого обучения для анализа данных и определения наиболее безопасного пути кругового движения с учетом текущего состояния окружающей среды, включая ближайшие транспортные средства с их предполагаемым местоположением, скоростью и ускорением. Анализируя многочисленные примеры безопасного и опасного поведения водителя во время движения по кольцевой транспортной развязке, предлагается второй набор алгоритмов, который позволяет моделировать правильное поведение водителя, что и является главным условием безопасного применения автономных транспортных средств. В статье подробно описываются все этапы работы, начиная от построения рассматриваемой окружающей среды и заканчивая соответствующим поведением в зависимости от ситуации, что позволяет обеспечить безопасное движение в кольцевой развязке с одной полосой движения.