자율 차량을 위한 시나리오 이해 및 동작 예측—리뷰 및 비교

시나리오 이해와 동작 예측은 인간 운전자를 완전히 대체하고 고도화 및 완전 자동 주행(SAE 수준 4/5)을 가능하게 하는 필수 요소입니다. 깊이 있는 확률적이고 불확실한 교통 시나리오에서 자율 주행 소프트웨어는 기존의 교통 규칙을 넘어 행동해야 하며, 안전하고 편안한 운전을 제공하기 위해 중요한 상황을 사전에 예측해야 합니다. 또한, 포괄적인 예측 모델은 인간 운전자의 행동을 재현할 뿐만 아니라 인코딩하는 것을 목표로 하며, 이는 깊은 시나리오 이해를 필요로 합니다. 따라서 시나리오 이해 및 동작 예측 분야의 연구는 일반적으로 지능형 운전 행동 모델을 가능하게 하는 데 기여합니다. 이 논문은 연구의 현황을 검토하고 공통 방법론을 개략적으로 설명하는 것을 목표로 합니다. 이러한 모델을 그들의 기반 조사 방법론에 따라 분류하는 제안을 합니다. 이 분류에 기반하여, 특정 기능적 측면과 일반적인 적용 가능 요구 사항을 고려한 세 가지 특정 예측 방법 사이의 비교를 제시합니다. 비교 결과는 최첨단 기술에서 총체성과 설명 가능성 간의 균형을 드러냅니다. 결론적으로, 이 갈등을 해결하기 위한 미래 연구 목표에 대한 제안을 제시합니다.