본 논문은 자율주행 시스템의 안전성을 평가하기 위한 적대적 시나리오 생성 방법을 제안합니다. 기존 방법들이 현실성이 떨어지는 극단적인 충돌 시나리오를 생성하는 문제점을 지적하며, 3계층 상대적 안전 영역 모델을 제시합니다. 이 모델은 위험 수준에 따라 영역을 분할하고, 비플레이어 캐릭터(NPC) 차량이 상대적으로 안전한 경계 영역에서 적대적 행동을 하도록 유도하여 시나리오의 현실성을 높입니다. 제안된 AuthSim 플랫폼은 이 모델과 강화학습을 통합하여 현실적이고 효과적인 안전 위험 시나리오를 생성합니다. 실험 결과, AuthSim은 기존 방법보다 평균 차선 변경 거리와 충돌 간격 시간을 향상시키는 등 효과적인 안전 위험 시나리오 생성에 있어 우수한 성능을 보였습니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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자율주행 시스템 안전성 평가를 위한 더욱 현실적이고 효과적인 적대적 시나리오 생성 방법을 제시.
