本文探讨了利用遥测数据和机器学习技术构建驾驶风险预测框架，以提升驾驶行为识别的准确性。研究提出了基于动态贝叶斯网络的交通预测模型，结合实时信息共享，显著提高了轨迹预测和异常驾驶行为检测的性能。此外，文章介绍了自主车辆与人类驾驶员互动的行为模型，旨在优化决策过程并确保驾驶安全。