자율주행차(AV)가 인간 운전자보다 취약한 특정 교통 상황에서 발생하는 정지를 해결하기 위한 새로운 프레임워크인 StuckSolver를 소개합니다. StuckSolver는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 자율 추론 또는 승객 안내를 통해 정지 상황을 해결합니다. AV의 기존 아키텍처를 변경하지 않고 플러그인 모듈로 작동하며, 표준 센서 데이터를 사용하여 정지 상태를 감지하고 환경 컨텍스트를 해석하여 AV의 네이티브 플래너가 실행할 수 있는 고수준 복구 명령을 생성합니다. Bench2Drive 벤치마크 및 맞춤형 불확실성 시나리오에서 평가한 결과, StuckSolver는 자율 추론만으로도 우수한 성능을 보였으며, 승객 안내가 추가될 경우 성능이 더욱 향상되었습니다.
