[공지사항]을 빙자한 안부와 근황 
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Generative AI for Autonomous Driving: Frontiers and Opportunities

Created by
  • Haebom

저자

Yuping Wang, Shuo Xing, Cui Can, Renjie Li, Hongyuan Hua, Kexin Tian, Zhaobin Mo, Xiangbo Gao, Keshu Wu, Sulong Zhou, Hengxu You, Juntong Peng, Junge Zhang, Zehao Wang, Rui Song, Mingxuan Yan, Walter Zimmer, Xingcheng Zhou, Peiran Li, Zhaohan Lu, Chia-Ju Chen, Yue Huang, Ryan A. Rossi, Lichao Sun, Hongkai Yu, Zhiwen Fan, Frank Hao Yang, Yuhao Kang, Ross Greer, Chenxi Liu, Eun Hak Lee, Xuan Di, Xinyue Ye, Liu Ren, Alois Knoll, Xiaopeng Li, Shuiwang Ji, Masayoshi Tomizuka, Marco Pavone, Tianbao Yang, Jing Du, Ming-Hsuan Yang, Hua Wei, Ziran Wang, Yang Zhou, Jiachen Li, Zhengzhong Tu

개요

본 논문은 생성형 인공지능(GenAI)이 자율주행, 특히 레벨 5 자율주행 달성에 기여하는 역할을 종합적으로 분석한 설문조사 논문입니다. VAE, GAN, 확산 모델, 대규모 언어 모델(LLM) 등 다양한 생성 모델의 원리와 장단점을 분석하고, 이미지, LiDAR, 궤적, 점유율, 비디오 생성 및 LLM 기반 추론 및 의사결정 분야에서의 GenAI 응용 사례를 제시합니다. 합성 데이터 워크플로우, 엔드투엔드 주행 전략, 고충실도 디지털 트윈 시스템, 스마트 교통 네트워크, 그리고 구현된 AI로의 도메인 간 전이와 같은 실질적인 응용 분야를 분류하고, 드문 경우에 대한 일반화, 평가 및 안전 검사, 예산 제약 구현, 규정 준수, 윤리적 문제, 환경적 영향과 같은 주요 장애물과 가능성을 확인하며 이론적 보장, 신뢰 지표, 교통 통합, 사회 기술적 영향에 걸친 연구 계획을 제안합니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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GenAI가 자율주행, 특히 레벨 5 자율주행 달성에 중요한 역할을 할 수 있음을 보여줌.
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GenAI의 자율주행 시스템 전반에 걸친 다양한 응용 사례를 제시하고 분류함.
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GenAI 기반 자율주행 시스템 개발 및 구현에 있어서 고려해야 할 윤리적, 환경적, 규제적 측면 제시.
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향후 연구 방향에 대한 구체적인 제안을 제공.
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한계점:
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드문 경우에 대한 일반화, 평가 및 안전 검사, 예산 제약 등의 기술적 한계점 제시는 있으나, 구체적인 해결 방안은 부족.
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사회적, 윤리적, 규제적 측면에 대한 논의는 있지만, 심층적인 분석은 부족.
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실제 구현 및 상용화에 대한 구체적인 논의는 부족.
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