arXiv · ML· Jiawei Liang, Tianrui Lou, Le Yang, Xianghao Jiao, Wei Wang, Xiaochun Cao·· 5 小时前AI 评分28
结构化表征探测 (SRP) 在端到端自动驾驶中的风险预判
Structured Representation Probing for Risk Anticipation in End-to-End Autonomous Driving
AI 导读
结构化表征探测 (SRP) 通过读取冻结策略的内部表征进行风险预判，在 Bench2Drive 实验中显著优于基准。 该轻量级监控器为每个信息源学习线性风险方向，经卡片归一化 log-mean-exp 池化聚合分数。在 DriveTransformer 模型 2 秒预测窗口下，ROC-AUC 达 0.833（基线为 0.715），运行时开销仅为 2.67%。
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