자율주행 데이터셋의 시나리오 검색 효율성을 높이기 위해 시각 정보와 주행 궤적 정보를 결합하는 프레임워크를 제시했어요.
Exo-Trajectory와 ScenarioFormer라는 두 가지 주행 궤적 기반 접근 방식을 비교 분석했는데, 주행 궤적 정보는 급정거, 회전, 정체 구간 등과 같은 움직임 중심 이벤트 검색에 효과적이에요.
시각 정보와 주행 궤적 정보를 결합하면 검색 품질이 향상되며, 이는 시각 정보와 주행 궤적 정보가 시나리오 유사성의 상호 보완적인 개념임을 보여줘요.
이번 연구는 자율주행 데이터 마이닝, 데이터셋 큐레이션, 시나리오 기반 검증에 활용될 수 있을 것으로 기대돼요.