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问题自动驾驶汽车（AV）和连接的自动驾驶汽车（CAVS）最近见证了重大成就，人工智能（AI）的使用赋予了这一领域的能力。但是，最重要的挑战是基于AI的系统的安全评估。可以通过手动设计的测试方案对传统的自主驾驶系统（例如基于规则的系统）进行彻底评估，但基于AI的系统很难评估，并且收集足够的关键场景以进行评估是一项挑战。因此，学术界和工业公司已经研究了现实的关键情景生成算法。该项目的目标是研究关键场景生成，设计测试框架，并使用生成的方案来帮助设计自动驾驶汽车，以证明旨在针对连接和自动驾驶汽车评估的地面基础设施。这些情况应反映现实世界中的关键因素和危险驾驶条件。因此，此目标涵盖了现实数据集的利用以及大语言模型（LLMS）的推理能力。具体来说，主要目标包括：
为设计生成安全 - 关键驾驶方案...
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