是的，自动驾驶汽车可以使用相似性搜索来检测激进驾驶行为。相似性搜索通过将实时驾驶数据与数据库中存储的预定义激进行为模式进行比较。 例如，如果自动驾驶汽车的传感器检测到突然加速、急转弯或突然刹车，系统可以分析这些信号，并在已知激进行为的数据集中搜索类似的模式。 这种方法使汽车能够快速识别危险行为并采取纠正措施，例如调整速度或向远程操作员发出警报。
为了实现这一点，开发人员首先需要创建一个驾驶行为“签名”数据库，并将其标记为激进或正常。 这些签名可能包括来自传感器（例如，加速度计、陀螺仪、激光雷达）的时间序列数据，或诸如加加速度（加速度变化率）或转向角方差之类的派生指标。 当汽车运行时，其车载系统会持续生成嵌入（当前驾驶状态的紧凑数字表示），并使用诸如 k 近邻 (k-NN) 或近似最近邻 (ANN) 搜索之类的算法将它们与数据库进行比较。 例如，如果驾驶员突然转向，系统可能会将此模式与数据库条目匹配，其中类似的转向在训练期间被标记为激进。 FAISS 或 ScaNN 等工具可以优化搜索过程以实现低延迟，这对于实时决策至关重要。
但是，仍然存在挑战。 激进行为并不总是明确定义的——例如，快速变道可能对于避开障碍物是必要的。 为了解决这个问题，开发人员需要微调相似性阈值并整合上下文数据（例如，交通密度、道路类型）。 此外，诸如结冰路面或传感器噪声之类的边缘情况可能会扭曲比较，从而需要诸如过滤或标准化之类的稳健预处理步骤。 尽管存在这些障碍，但相似性搜索提供了一个灵活的框架，用于在不完全依赖于基于规则的刚性系统的情况下检测攻击性行为。 通过将其与其他技术（如机器学习分类器）相结合，开发人员可以创建分层安全系统，以适应不同的驾驶场景。