논문 정보
- 날짜:
2026-02-27
- 카테고리: -
- 우선순위 점수: 0.633
핵심 요약
전문가 시연 데이터 없이도 안전한 주행이 가능한 Risk-aware World Model Predictive Control(RaWMPC) 프레임워크를 제안합니다. 월드 모델을 통해 위험한 행동의 결과를 예측하고, 자가 평가 증류 기법을 활용하여 위험 회피 능력을 갖춘 액션 제안 네트워크를 구축했습니다. 이를 통해 전문가 데이터 분포를 벗어난 롱테일 시나리오에서도 높은 일반화 성능과 해석 가능성을 확보했습니다.
학습자 관점 포인트
- 우리 팀 영향: 전문가 데이터 의존도를 낮추면서도 안전성을 확보하는 접근 방식은 데이터 수집 비용 절감 및 엣지 케이스 대응 전략 수립에 기여할 수 있습니다.
- 권장 액션: 실험
- 액션 근거: 전문가 시연 없이 월드 모델의 위험 예측만으로 SOTA 성능을 달성했다는 점이 혁신적이며, 제어 안정성 검증을 위한 추가 실험 가치가 높습니다.
원문 링크
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