本文提出了一种新颖的密度感知安全感知（DASP）方法，旨在解决离线强化学习中的状态分布偏移问题。该方法通过鼓励代理选择数据密度更高的结果，提升决策过程的安全性和可靠性。

本研究提出了一种新框架，解决传统主动安全分析中忽视车辆间相互作用的问题。该框架结合改进的自行车模型和超图AI模型，能够准确预测复杂交通环境中的车距和碰撞时间，从而提升安全感知能力。