Driving with Regulation: Trustworthy and Interpretable Decision-Making for Autonomous Driving with Retrieval-Augmented Reasoning
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저자
Tianhui Cai, Yifan Liu, Zewei Zhou, Haoxuan Ma, Seth Z. Zhao, Zhiwen Wu, Xu Han, Zhiyu Huang, Jiaqi Ma
개요
자율주행차의 안전성과 신뢰성 확보를 위해 지역별 교통 법규를 이해하고 준수하는 것이 중요하지만, 복잡하고 맥락 의존적인 법규는 규칙 기반 접근 방식에 큰 어려움을 준다. 본 논문에서는 자율주행차가 지역별 교통 법규 및 안전 지침을 이해하고 준수할 수 있도록 하는 해석 가능한 규정 인식 의사 결정 프레임워크인 DriveReg를 제시한다. 이 프레임워크는 상황에 따라 규제 문서에서 관련 규칙을 검색하는 RAG 기반 교통 규정 검색 에이전트와, 법규 준수 및 안전성을 위해 행동을 평가하는 LLM 기반 추론 에이전트를 통합한다. 투명성과 신뢰성을 높이기 위해 해석 가능성을 강조했으며, 체계적인 평가를 위해 보스턴, 싱가포르, 로스앤젤레스의 운전 시나리오를 포함하는 DriveReg Scenarios Dataset을 소개한다. DriveReg Scenarios Dataset 및 실제 환경에서의 검증을 통해 다양한 환경에서 강력한 성능과 견고성을 입증했다.
