BriefGPT - AI 论文速递

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通过定性场景理解和解释实现可靠的自动驾驶

自动驾驶中使用的定性可解释图 (QXG) 能够通过传感器数据和机器学习模型解释自动驾驶车辆的环境,利用时空图和定性约束从原始传感器输入中提取场景语义,支持实时增量构建,可用于车内解释和决策合理化。

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。

决策原理 场景理解 定性可解释图 时空图 自动驾驶

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