探测揭示的自动驾驶：将内部预测误差与自车规划相联系

大规模数据集与快速模拟器提升了驾驶策略表现，但标称场景下的高分可能掩盖 flawed 推理与不安全启发式方法。闭环模拟器的汇总评分难以洞察策略是否真正预测周围车辆运动或生成未来计划。本文聚焦于探测预测（周围车辆下一步动向）与规划（生成安全轨迹）能力，评估数据驱动的行为克隆与仿真驱动的强化学习策略质量。通过线性探测与针对性扰动，研究发现即便闭环性能良好，策略在临近碰撞时往往缺乏及时的周围车辆预测，限制了自车规划。因果干预表明，修正错误预测可显著改善自车规划的安全性。