실제 장면에 기반한 장기 시나리오에서 차량 운동 계획이 일반화될 수 있는가?
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.
