본 연구는 자율 주행 분야에서 LLM의 추론 능력을 평가하기 위한 프레임워크를 소개하며, 교통 상황과 도로 네트워크의 구조를 이해하는 데 중점을 둡니다.
교통 에이전트의 궤적과 HD 지도를 분석하여 LLM에 적합한 토큰으로 변환하고, LLM의 추론 능력을 활용하여 미래 경로를 예측합니다.
이 프레임워크는 다양한 LLM 아키텍처에 대한 일반화 가능성을 보여주며, 다중 모드 정보의 영향과 지도 의미론이 경로 예측 정확도에 미치는 영향을 분석할 수 있습니다.