自动驾驶技术常常使用先进的深度学习、强化学习等人工智能算法来理解车 辆所处驾驶场景，预测环境的变化，然后相应地规划和控制车辆的行为。这些技术通常缺乏可解释性，因此验证自动驾驶系统行为，评估自动驾驶系统的性能以及制定修复迭代方法具有极大的挑战性。当前主流的自动驾驶解决方案倾向于采用模块化设计，模块间通过数据交互构成自动驾驶系统，协同处理驾驶任务。我们的工作主要从模块、系统、场景三 个角度出发，处理自动驾驶算法与系统的可解释性问题。