연구진이 자율 주행 시스템의 안전성과 효율성을 높이기 위해 SARAD라는 새로운 프레임워크를 제안했어요. SARAD는 LLM과 DRL을 결합하여 DRL의 무작위 탐색 문제를 해결하고, LLM의 실시간 추론 지연 문제를 완화해요.
LLM 기반 RAG를 활용하여 전문가 지식 저장소에서 정보를 가져와 DRL 정책 최적화에 활용하는 어텐션 판별기를 도입했어요. 과거 충돌 데이터를 활용해 충돌 예측 모듈을 설계하여 차량 안전을 개선했어요.
Highway-Env 시뮬레이터 실험 결과, SARAD는 성능을 크게 향상시켜 자율 주행 환경에서의 효과를 입증했어요.