**部分可观测环境下自动驾驶的统一风险地图学习**

_Learning A Unified Risk Map for Autonomous Driving in Partially Observable Environments_

> 本文提出了一种用于部分可观测环境的统一风险地图建模与学习框架，以解决自动驾驶中的遮挡感知预测挑战。该方法通过时空建模整合交通流风险和碰撞风险，实现对遮挡诱发危害的细粒度评估。为应对涉及遮挡交互场景的稀缺性，引入了基于扩散的场景生成框架，生成逼真且具有对抗性的场景。该框架将统一风险地图的建模与学习整合到支持部分可观测下风险感知规划的系统中。在Waymo开放运动数据集上的实验表明，该方法显著优于最先进的遮挡感知基线，最小碰撞时间和平均碰撞时间分别提高了0.78倍和1.67倍。该框架为部分可观测环境下的风险感知规划提供了全面且实用的解决方案。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-05-29 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2605.22189)