深度分析 KG-ASG：以碰撞知識庫驅動的閉環主從式對抗場景生成框架 自動駕駛安全測試面臨長尾高風險場景難題，KG-ASG以碰撞知識庫與CollisionExpert導引主從式對抗場景生成，將主攻方與支援車角色語義化並加強閉環可執行性。實驗於MetaDrive重構資料上顯示該方法在攻擊成功率與單一歸因性上具顯著提升，並透過規則與控制器回饋完成終局精煉降低多車碰撞案例且提升可解釋性與可執行性
