SPHINX：先解释再探索的自动驾驶对抗场景生成框架

研究者提出 SPHINX，一个面向自动驾驶决策系统的对抗驾驶场景生成闭环框架，核心原则是先解释再探索。针对现有方法主要依赖大语言模型和视觉语言模型先验知识生成场景的问题，作者主张对抗场景应基于驾驶策略的失败诊断（如犹豫不决、多帧不一致）来生成。SPHINX 用可解释人工智能方法分析策略，识别影响策略输出的关键视觉概念和决策不确定性，再由视觉语言模型对当前策略的失败模式进行推理和批评，生成针对性对抗场景用于策略再训练。作者称，在所评测的基准和测试套件上，该框架适用于多种最先进的自动驾驶架构，相比现有场景生成方法带来一致的鲁棒性提升，并能给出策略失败的可解释说明。