Leonard Frank Neis Andre Antakli Matthias Klusch

초록

보행자, 자전거 타는 사람, 자율주행차 등 다양한 유형의 상호작용 에이전트를 포함한 도시 교통 시나리오의 사용자 친화적인 모델링 및 가상 시뮬레이션은 여전히 도전 과제로 남아 있다. 본 연구에서는 다중 에이전트 공학 프레임워크 AJAN과 자동차 시뮬레이터 CARLA를 기반으로, 이러한 시나리오의 반자동 생성 및 시뮬레이션을 위한 새로운 도구인 CARJAN을 제안한다. CARJAN은 교통 시나리오 레이아웃의 모델링, 저장, 유지보수를 위한 시각적 사용자 인터페이스를 제공하며, CARLA 내 동적 시나리오 시뮬레이션에서 에이전트의 의사결정 및 상호작용을 SPARQL 기반의 행동 트리(behavior tree) 기법을 활용하여 구현한다. CARJAN은 CARLA에서 상호작용 가능하고 지능적인 에이전트 기반의 가상 교통 시나리오 생성 및 시뮬레이션을 위한 최초의 통합적 접근 방식을 제공한다.