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Explainable Lane Change Prediction for Near-Crash Scenarios: A Method Based on Knowledge Graph Embeddings and Retrieval-Augmented Generation
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内容提要
本研究提出了一种结合知识图谱和贝叶斯推理的车道变换预测方法，旨在提高风险情境下的可解释性和透明度。该模型在预测风险车道变换时实现了91.5%的F1分数，为自动驾驶车辆提供了额外反应时间。
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关键要点
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本研究提出了一种结合知识图谱和贝叶斯推理的车道变换预测方法。
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该方法旨在提高风险情境下的可解释性和透明度。
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研究表明，该模型在预测风险车道变换时实现了91.5%的F1分数。
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该模型为自动驾驶车辆提供了额外反应时间，以应对突发变道情况。
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目前的研究主要集中在安全车道变换的预测上，忽视了风险情境下的骤变操作。
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