本文介绍了一种名为CMA的自动驾驶模型，该模型模拟人类视觉和认知，结合认知地图实现注意机制和记忆。CMA解决了自由空间检测、障碍物估算和驾驶行为学习等任务，并提出了多模态融合和疲劳驾驶检测模型，提升了分类性能和准确率。通过多任务协作框架和行为模型，增强了自主车辆与人类驾驶员的互动理解，确保驾驶安全。

该文综述疲劳驾驶、分心行为、3D目标检测与事故识别等驾驶安全检测研究。重点提出多关注融合疲劳检测模型MAF，在遮挡和低光下提升稳健性，准确率达96.8%。其他方法利用红外视频、多模态融合、Transformer与注意力机制，提高检测精度与速度，推动智能车辆监测发展。