본 논문은 자율 주행 알고리즘 학습 및 평가를 위한 다양한 시나리오의 부족 문제를 해결하기 위해, 다중 모드 대규모 언어 모델을 활용하여 실제 교통사고 보고서를 구조화된 시나리오 형식으로 변환하는 CrashAgent 프레임워크를 제시합니다. CrashAgent는 다중 모드의 실제 교통사고 보고서를 해석하여 도로 레이아웃과 자율 주행 차량 및 주변 교통 참여자의 행동을 생성합니다. 레이아웃 재구성 정확도, 충돌률, 다양성 등 다양한 관점에서 생성된 충돌 시나리오를 종합적으로 평가하고, 안전에 중요한 상황을 처리하는 안전한 주행 알고리즘 개발을 지원하기 위해 고품질의 대규모 충돌 데이터셋을 공개할 예정입니다.
