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。