对象临界性：更安全的导航

目标检测在自动驾驶中涉及感知和定位多维数据（如图像或激光扫描）中的目标实例。最近期，多个研究工作试图通过衡量检测器检测最可能干扰驾驶任务目标的能力来评估目标检测器。然而，迄今为止几乎没有证据表明预测目标的相关性如何有助于提高驾驶任务的安全性和可靠性。本position paper阐述了一种策略及部分结果，以i)配置和部署能够成功提取目标相关性知识的目标检测器，ii)利用此类知识来改进轨迹规划任务。我们展示，给定目标检测器后，结合传统置信度阈值，对目标按其相关性进行筛选，可减少遗漏相关目标的风险，降低危险轨迹的可能性，并总体提高轨迹质量。