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通过定性场景理解和解释实现可靠的自动驾驶
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种用于城市移动中场景理解的统一符号和定性表示——定性可解释图（QXG）。QXG利用时空图和定性约束从传感器输入中提取场景语义，为自动车辆的环境解读提供了可理解的场景模型。研究展示了QXG在自动驾驶背景下的转型潜力，通过将图与车辆行为相连接，阐明决策原理。这些解释服务于多种目的，包括通知乘客和警示弱势道路使用者，以及促进先前行为的后续分析。
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关键要点
- 提出了定性可解释图（QXG），用于城市移动中场景理解的统一符号和定性表示。
- QXG利用时空图和定性约束从传感器输入中提取场景语义，为自动车辆解读环境提供可理解的场景模型。
- QXG具备实时递增构建能力，成为车内解释和实时决策的多功能工具。
- 研究展示了QXG在自动驾驶背景下的转型潜力，通过将图与车辆行为相连接，阐明决策原理。
- QXG的解释服务于多种目的，包括通知乘客、警示弱势道路使用者和促进先前行为的后续分析。
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