자율주행 시스템에서 예측과 계획은 상호작용하며, 이를 통해 안전하고 효율적인 주행 행동을 달성할 수 있다.
LLM을 활용하여 자율주행 차량의 주행 환경을 예측하고, 이를 바탕으로 에너지 소비와 주행 정확도의 균형을 달성하는 방법을 제안한다.
자율주행차 설명 오류, 운전 상황 특성, 개인적 특성이 자율주행차에 대한 신뢰, 의존성, 만족도, 주행 자신감에 부정적인 영향을 미친다.
자율주행 차량의 다중 에이전트 상황 인식을 활용하여 복잡한 동적 환경에서 희귀 충돌 위험을 추정하는 공식적인 접근 방식을 제안한다.
자율주행 차량 사고 대응 및 안전 관리에 있어 기술적, 운영적, 조직적 개선이 필요하다.
자율주행 차량의 주행 데이터를 활용하여 운전자에게 안전성, 연비 효율성, 승차감 등의 핵심 지표를 제공함으로써 운전자가 자율주행 기술을 더 잘 이해하고 신뢰할 수 있도록 돕는다.
자율주행 프로토타입의 안전한 공개를 위해서는 이해관계자 간 협력적인 출시 프로세스가 필요하다.
레이더 센서는 자율주행 시스템에서 다양한 환경 조건에서 강력한 인지 정보를 제공하는 핵심 구성 요소이다. 이 리뷰는 자율주행에 활용되는 다양한 레이더 데이터 표현 기법을 탐구하고 각 표현 방식의 장단점을 분석한다.
자율주행 시스템의 센서, 액추에이터 및 알고리즘 구현의 기능적 부족 사항을 체계적으로 분류하고, 이를 완화하기 위한 새로운 아키텍처 설계 패턴을 제안한다.
모델 예측 경로 적분(MPPI) 접근법을 사용하여 자율주행 시스템에서 안전하고 실시간적인 궤적을 생성하는 방법을 제안한다.