CARA는 자율 주행의 충돌 예측에 필요한 정확한 경고와 함께 위험 요인에 대한 해석 가능한 추론을 제공하는 프레임워크입니다. 기존 방법은 불투명한 특징 기반 모델, 충실도가 낮은 사후 설명, 정적인 인식에 맞춰 설계된 개념 기반 방법의 한계를 보입니다.
CARA는 사고 기록에서 도메인 기반 위험 개념을 파생하고, 시각-언어 유사성을 통해 비디오 프레임과 정렬하며, 개념 경로를 통해 위험 증거를 제공합니다. 이 경로를 통해 모델의 주의 집중 영역과 위험 예측 시점을 직접적으로 제어합니다.
세 가지 벤치마크 실험에서 CARA는 강력한 기본 모델보다 예측 정확도와 경고 조기성을 향상시키며, 간결하고 의미 기반의 개념 증거를 제공하는 것으로 나타났습니다.