Core Concepts
실제 세계의 자율주행 시스템은 드물고 다양한 교통 시나리오에서 안전한 결정을 내려야 한다. 현재 최첨단 계획기는 기본적인 주행 시나리오에 국한되어 있어 드문 상황에 대한 일반화 능력을 평가하기 어렵다. 따라서 우리는 다양한 극단적인 상황을 포함하는 새로운 벤치마크 interPlan을 제안하고, 기존 계획기의 한계를 보여준다. 또한 대형 언어 모델 기반 계획기를 평가하고, 규칙 기반 모션 계획기와 결합한 새로운 하이브리드 계획기를 소개한다.
Abstract
이 논문은 자율주행 차량의 운동 계획 일반화 능력을 평가하기 위한 새로운 벤치마크 interPlan을 제안한다.
실제 세계의 자율주행 시스템은 드물고 다양한 교통 상황에서 안전한 결정을 내려야 한다. 그러나 현재 최첨단 계획기는 기본적인 주행 시나리오에 국한되어 있어 드문 상황에 대한 일반화 능력을 평가하기 어렵다.
따라서 interPlan 벤치마크를 제안한다. 이는 nuPlan 시나리오를 기반으로 하며, 주차된 차량 우회, 장애물 추월, 공사 구역 통과, 사고 현장 통과, 무단 횡단자 대응 등 다양한 극단적인 상황을 포함한다.
기존 최첨단 계획기들을 interPlan에서 평가한 결과, 규칙 기반 및 학습 기반 계획기 모두 이러한 어려운 시나리오에서 한계를 보였다.
이에 대형 언어 모델 기반 계획기를 도입하고, 규칙 기반 모션 계획기와 결합한 새로운 하이브리드 계획기를 제안한다. 이 하이브리드 계획기가 interPlan 벤치마크에서 최고 성능을 달성했다.
향후 연구 방향으로 대형 언어 모델의 교통 상황 이해와 추론 능력 향상을 제안한다.
Stats
자율주행 차량 시스템은 드물고 다양한 교통 시나리오에서 안전한 결정을 내려야 한다.
현재 최첨단 계획기는 기본적인 주행 시나리오에 국한되어 있어 드문 상황에 대한 일반화 능력을 평가하기 어렵다.
interPlan 벤치마크는 다양한 극단적인 상황을 포함하고 있다.
기존 최첨단 계획기들은 interPlan 시나리오에서 한계를 보였다.
대형 언어 모델 기반 계획기와 규칙 기반 모션 계획기를 결합한 하이브리드 계획기가 interPlan에서 최고 성능을 달성했다.
Quotes
"실제 세계의 자율주행 시스템은 드물고 다양한 교통 시나리오에서 안전한 결정을 내려야 한다."
"현재 최첨단 계획기는 기본적인 주행 시나리오에 국한되어 있어 드문 상황에 대한 일반화 능력을 평가하기 어렵다."
"우리는 다양한 극단적인 상황을 포함하는 새로운 벤치마크 interPlan을 제안한다."