Text2Scenario: Text-Driven Scenario Generation for Autonomous Driving Test
Created by
- Haebom
Category
Empty
저자
Xuan Cai, Xuesong Bai, Zhiyong Cui, Danmu Xie, Daocheng Fu, Haiyang Yu, Yilong Ren
개요
자율 주행(AD) 시스템의 성능 평가를 위해 시뮬레이션 환경에서 시나리오를 생성하는 것은 중요하지만, 수동으로 시나리오를 생성하는 것은 시간과 노력이 많이 소요됩니다. 본 논문에서는 사용자의 자연어 입력을 기반으로 시뮬레이션 테스트 시나리오를 자동으로 생성하는 프레임워크인 Text2Scenario를 제안합니다. Text2Scenario는 대규모 언어 모델(LLM)과 정교하게 설계된 프롬프트 엔지니어링 기법을 사용하여 사용자의 요구 사항에 맞는 시나리오 구성 요소를 계층적으로 정리된 시나리오 저장소에서 추출하고, 도메인 특정 언어(DSL) 코퍼스 내에서 시나리오 구성 요소의 우선 순위를 활용하여 실행 가능한 테스트 시나리오를 생성합니다. 실험 결과는 다양한 형식의 설명에서 시나리오 요소의 세부 정보를 정확하게 추출하고, 사용자의 기대에 부합하는 시나리오를 효율적으로 생성함을 보여줍니다.
시사점, 한계점
•
시사점:
◦
자연어를 사용하여 자율 주행 시뮬레이션 시나리오를 자동 생성함으로써 개발 시간 및 노력을 크게 절감할 수 있습니다.
◦
다양한 AD 시스템의 효율적이고 정확한 평가를 가능하게 합니다.
◦
LLM과 프롬프트 엔지니어링 기법을 활용하여 복잡한 시나리오 생성을 자동화하는 새로운 방법을 제시합니다.
•
한계점:
◦
LLM의 성능에 의존적이며, LLM의 한계로 인해 예상치 못한 시나리오가 생성될 가능성이 존재합니다.
◦
시나리오 저장소의 품질에 따라 생성되는 시나리오의 질이 달라질 수 있습니다.
◦
실제 도로 환경과의 차이로 인해 시뮬레이션 결과가 실제 상황과 완벽하게 일치하지 않을 수 있습니다.
◦
현재 시스템의 확장성 및 다양한 시나리오 지원 범위에 대한 구체적인 정보가 부족합니다.
