相似性搜索可以通过使系统能够快速识别来自历史数据的与当前场景匹配的模式，从而增强高风险驾驶条件下的决策。 这使得自动驾驶汽车或驾驶员辅助系统可以参考过去的事件、传感器读数或驾驶员响应，从而为实时操作提供信息。 例如，如果车辆在道路上遇到突然的结冰，则相似性搜索可以将当前的传感器数据（例如车轮滑移或温度）与驾驶员成功重新获得控制的过去事件进行比较。 通过检索最相关的历史匹配项，系统可以优先考虑调整制动力或转向角等操作，以降低风险。
在实践中，相似性搜索通过索引高维数据（例如激光雷达扫描、摄像头馈送或遥测）并在关键时刻有效地查询它来工作。 例如，车辆的机载系统可以使用 k 近邻 (k-NN) 算法将实时传感器输入与预处理驾驶场景的数据库进行比较。 如果当前情况与过去紧急制动导致碰撞的事件非常匹配，则系统可以建议逐渐减速。 为了处理延迟约束，开发人员通常使用近似最近邻 (ANN) 技术或向量数据库（如 FAISS）来优化这些系统，这些技术在准确性和计算速度之间取得平衡。 边缘计算设备可以通过在本地处理数据而不是依赖云服务来进一步缩短响应时间。
一个具体的例子涉及处理暴雨中模糊的交通标志。 相似性搜索系统可以将部分可见的停车标志的摄像头图像与通过 GPS 或地图数据验证的模糊标志的存储示例进行交叉引用。 如果匹配置信度超过阈值，则车辆可以主动减速，即使标志不是完全清晰。 此外，相似性搜索可以改进自适应学习：当车辆遇到新的边缘情况（例如，夜间行人行为不稳定）时，这些场景会添加到数据库中，从而改进未来的决策。 通过将操作建立在经过验证的历史数据中，相似性搜索减少了对纯理论模型的依赖，从而使高风险驾驶决策更加可靠且与上下文相关。