论文精读｜K-Risk：知识增强的高风险驾驶场景数据集
K-Risk 整合欧美中三大洲 20 个轨迹数据集，用 DRF 驱动风险筛选流水线统一抽取高风险事件。它通过 LLM 为每个事件生成三元组标注（结构化描述+异常行为通知+经闭环仿真器验证的因果风险分析），首次将高风险事件标签、语义标注和可验证决策信号三合一打包。产出 31,398 个高风险事件和 1,036 个极端近碰撞子集，为风险感知自动驾驶提供标准化评测基础。
K-Risk 整合欧美中三大洲 20 个轨迹数据集，用 DRF 驱动风险筛选流水线统一抽取高风险事件。它通过 LLM 为每个事件生成三元组标注（结构化描述+异常行为通知+经闭环仿真器验证的因果风险分析），首次将高风险事件标签、语义标注和可验证决策信号三合一打包。产出 31,398 个高风险事件和 1,036 个极端近碰撞子集，为风险感知自动驾驶提供标准化评测基础。