본 논문은 대형 언어 모델(LLM)을 활용하여 CARLA 시뮬레이터 내에서 자율 주행 시스템 평가를 위한 다양하고 안전에 중요한 주행 시나리오를 자동으로 생성하는 새로운 프레임워크를 제안합니다. LLM은 소수의 예시 프롬프트와 코드 샘플을 통해 교통 참가자의 행동과 배치를 명시하는 안전에 중요한 시나리오 스크립트를 생성하며, 특히 충돌 사건에 초점을 맞춥니다. 시뮬레이션과 현실 세계의 외관 간의 차이를 해소하기 위해 Cosmos-Transfer1과 ControlNet을 사용하는 비디오 생성 파이프라인을 통합하여 렌더링된 장면을 사실적인 주행 비디오로 변환합니다. 이 방법을 통해 제어 가능한 시나리오 생성이 가능하며, 가림 상태에서의 보행자 횡단이나 갑작스러운 차량 끼어들기와 같이 드물지만 중요한 엣지 케이스 생성을 용이하게 합니다. 실험 결과는 다양하고 안전에 중요한 사실적인 시나리오를 광범위하게 생성하는 본 방법의 효과를 보여주며, 자율 주행 차량의 시뮬레이션 기반 테스트를 위한 유망한 도구를 제공합니다.
