개요
언어, 장면 맥락, 지도 정보, 주행 상호작용을 결합해 해석 가능하고 제어 가능한 교통 시나리오를 생성합니다. 목표는 희귀하지만 현실적인 사건으로 자율주행 시스템의 안전성을 더 폭넓게 검증하는 것입니다.
연구 설명 더 보기
실세계에서 자주 관측하기 어려운 안전 중요 교통 장면을 멀티모달 대형언어모델로 생성하는 방법을 연구합니다.
이 페이지가 답하는 질문
- 멀티모달 LLM은 자율주행 평가용 희귀 교통 시나리오를 어떻게 생성할 수 있는가?
- 현실성과 제어 가능성을 동시에 갖춘 합성 장면은 어떻게 만들 수 있는가?
- 희귀 사건 생성은 안전 검증과 스트레스 테스트를 어떻게 지원하는가?
관련 주제
- 멀티모달 LLM
- 희귀 교통 시나리오
- 시나리오 생성
- 자율주행 평가
- 시뮬레이션 스트레스 테스트
연구 초점
- 시나리오 생성을 위한 멀티모달 프롬프팅과 조건화 전략
- 상호작용 구조와 시간 일관성을 유지하는 희귀 사건 생성
- 시뮬레이션, 스트레스 테스트, 안전 검증 활용
기술 키워드
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- 딥러닝
- 교통 안전
- 교통류
적용 분야
- 자율주행 스택 안전 평가
- 궤적 예측과 계획을 위한 합성 데이터 보강
- 폐루프 시뮬레이션과 벤치마킹용 시나리오 라이브러리
대표 산출물