摘要
随着自动驾驶汽车复杂度增加，故障根因分析日益困难。本文基于 NHTSA 数据库构建了包含 2168 起事故的 dataset，并提出 CRASH，一种基于大语言模型的认知推理代理。该代理利用标准化字段与非结构化叙述，统一表示事故信息，自动生成摘要、归因主因并评估系统责任。结果显示，64% 的事故归因于感知或规划失败，且专家验证准确率达 86%，证明了其作为可扩展、可解释的安全分析工具的潜力。
AI 推荐理由
论文核心是构建基于 LLM 的认知推理代理，自动化分析事故原因，属推理机制研究。
研究机构
国王阿卜杜拉科技大学科学与技术学院，沙特阿拉伯
论文信息