인간이 직접 차량을 제어할 때와 자율주행 차량에서 인간의 조향 행동이 크게 다르다는 것을 보여준다. 인간-자율주행 공동 제어 환경에서는 기존의 인간 조향 행동 모델이 적용되지 않으며, 새로운 모델이 필요할 것으로 보인다.
본 연구는 중앙 집중식 교차로 관리 기법의 한계를 극복하기 위해 다중 에이전트 강화학습 기반의 분산형 교차로 관리 기법을 제안한다.
자율주행 차량의 안전을 보장하기 위해 다양한 지각 데이터와 복잡한 교통 상황 요소를 통합적으로 고려하는 일반화된 제어 수정 방법을 제안한다.
본 연구는 주관적 인간 평가와 객관적 평가를 연결하는 통합 자율주행 의사결정 성능 평가 방법 S2O를 제안한다.
본 연구는 자율주행 차량의 다차선 도로에서 발생할 수 있는 위험 시나리오를 효과적으로 식별하기 위한 새로운 적응형 스트레스 테스팅 프레임워크를 제안한다.
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.