RiskBench: A Scenario-based Benchmark for Risk IdentificationRiskBench：基于场景的风险识别基准

PIC的设计原理：

PIC基于三个核心概念：时间到碰撞（Time-to-Collision，TTC）、指数损失函数和F1分数。TTC是一个衡量风险临近性的指标，指数损失函数用于强调距离风险发生时间越近的预测的重要性，而F1分数则是精确度和召回率的调和平均值，常用于评估分类任务的性能。

PIC的计算方式：

给定一个场景包含T个时间帧，对于每一帧t，首先计算该帧的F1分数。然后，PIC通过以下公式计算总体的风险预期性能： $PIC = -\sum_{t=1}^{T} e^{-(T-t)} \cdot \log(F1_t)$

$T$是场景的总帧数，$t$是当前帧，$F1_t$是在时间帧$t$的F1分数。$e^{-(T-t)}$是指数衰减项，随着时间帧$t$接近总帧数$T$（即风险事件越来越近），该项的值会增加，意味着对于接近风险发生时的预测错误给予更高的惩罚。

PIC的意义：

• 早期预警：通过对接近风险发生时间的预测错误施加更大的惩罚，PIC鼓励模型能够更早地准确识别风险，从而为自动驾驶系统提供足够的响应时间来避免潜在的碰撞。
• 综合评估：PIC不仅考虑了风险预测的准确性（通过F1分数），还考虑了预测的及时性，这使得PIC成为一个综合评估风险识别性能的有效指标。

总的来说，递增代价（PIC）是一个创新的评估指标，专为考量风险识别算法在动态、实时环境中预测潜在风险的能力而设计。通过PIC，可以更全面地理解和评估风险识别算法在实际应用中的效果。