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PRIMEDrive-CoT: A Precognitive Chain-of-Thought Framework for Uncertainty-Aware Object Interaction in Driving Scenarios
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了PRIMEDrive-CoT框架，旨在解决自驾模型在不确定性场景中的不足。该框架结合激光雷达与多视角RGB信息，通过贝叶斯图神经网络实现目标交互的概率推理，提升了场景理解的可解释性与可靠性。研究结果表明，PRIMEDrive-CoT在DriveCoT数据集上优于现有模型，展示了在复杂环境中处理不确定性的潜力。
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关键要点
- PRIMEDrive-CoT框架旨在解决自驾模型在不确定性场景中的不足。
- 该框架结合激光雷达与多视角RGB信息，通过贝叶斯图神经网络实现目标交互的概率推理。
- PRIMEDrive-CoT增强了场景理解的可解释性与可靠性。
- 研究结果表明，PRIMEDrive-CoT在DriveCoT数据集上优于现有模型。
- 该框架展示了在复杂环境中处理不确定性的潜力。
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