[Paper] LEAD: End-to-End 운전에서 학습자‑전문가 비대칭 최소화

Source: arXiv - 2512.20563v1

Overview

논문 LEAD는 고충실도 시뮬레이터에서 훈련된 모방 학습(IL) 에이전트가 자율 주행을 해야 할 때 여전히 어려움을 겪는 이유를 조사한다. 저자들은 근본적인 “학습자‑전문가 비대칭”을 지적한다: 시뮬레이터 내 전문가 운전자는 특권 정보를 가지고 있다(완벽한 가시성, 다른 에이전트 의도에 대한 지식) 반면 센서가 제한된 학생(학습자)은 이를 전혀 볼 수 없다. 이 정보 격차를 좁힘으로써, 그들은 CARLA 벤치마크에서 엔드‑투‑엔드 주행 성능을 새로운 수준으로 끌어올리고 실제 세계 비전 기반 주행 테스트까지 향상시킨다.

주요 기여

• 학습자‑전문가 비대칭에 대한 실증 분석 – 전문가의 완벽한 인식과 낮은 불확실성이 학생이 원시 카메라/LiDAR 데이터만 가질 때 모방 학습에 어떻게 해를 끼치는지 정량화합니다.
• 비대칭을 줄이기 위한 실용적 개입, 포함:
  • 전문가에 대한 현실적인 가림 처리 추가.
  • 학생에게 단일 목표점 이상의 풍부한 내비게이션 단서 제공.
  • 전문가와 학생 간 불확실성 모델링 정렬.
• TransFuser v6 (TFv6) – 위의 수정 사항을 통합한 개정된 엔드‑투‑엔드 아키텍처로, 주요 CARLA 벤치마크 전반에서 최첨단 클로즈드‑루프 점수를 달성합니다 (예: Bench2Drive에서 95 DS, Longest6 v2와 Town13에서 이전 점수의 >2배).
• 교차 도메인 검증 – 동일한 인식 감독을 시뮬‑투‑리얼 파이프라인에 통합하여 NAVSIM 및 Waymo 비전 기반 엔드‑투‑엔드 주행 챌린지에서 일관된 향상을 제공합니다.
• 오픈소스 공개 – 코드, 데이터, 사전 학습 모델이 공개되어 재현성과 추가 연구를 장려합니다.

Methodology

1. 비대칭 진단

   • 저자들은 전문가의 관찰 공간(전체 3‑D 지도, 다른 에이전트에 대한 완벽한 감지)과 학생의 센서 구성(전방 카메라, LiDAR, 제한된 시야) 을 비교합니다.
   • 전문가의 “특권”(예: 전문가의 시야를 인위적으로 가리는) 을 제거했을 때 성능 저하를 측정합니다.

2. 격차 해소

   • 인식 정렬: 전문가 데이터에 현실적인 센서 노이즈와 가림 현상을 추가하여, 시연이 학생이 실제로 보게 될 상황을 더 잘 대표하도록 합니다.
   • 목표 지정: 단일 목표 지점 대신 내비게이션 그래프에서 파생된 단기 웨이포인트 궤적을 학생에게 제공합니다.
   • 불확실성 모델링: 전문가와 학생 모두 미래 행동에 대한 분포를 예측하도록 학습시켜, 학생이 모호한 상황에 대처하도록 장려합니다.

3. 모델 아키텍처 (TFv6)

   • TransFuser 백본(카메라, LiDAR, 지도 입력을 융합하는 멀티모달 트랜스포머)을 기반으로 합니다.
   • 웨이포인트 시퀀스를 위한 내비게이션 인코더와 행동 불확실성을 출력하는 신뢰도 헤드를 추가합니다.
   • 결합 손실로 학습합니다: 전문가 행동에 대한 모방 손실 + 인식 손실(세그멘테이션, 깊이) + 불확실성 정규화.

4. 평가 파이프라인

   • CARLA에서 폐루프 주행 테스트(Bench2Drive, Longest6 v2, Town13).
   • 동일한 인식‑지도 가중치를 사용하여 NAVSIM 및 Waymo Vision‑Based 벤치마크에서 Sim‑to‑Real 전이 실험을 수행합니다.

결과 및 발견

• 전문가 특권을 제거하고(가림 추가) 전문가 자체 성능이 약 15 % 감소함을 확인했으며, 이는 비대칭이 실제 병목임을 입증합니다.
• 인식‑감독 TFv6 모델은 보다 견고한 시각 특징을 학습하여 시뮬레이션 및 실제 데이터셋 모두에서 도로 이탈 및 충돌을 감소시킵니다.

실용적 시사점

• 더 나은 데이터 생성 파이프라인: 합성 전문가 시연을 만들 때, 현실적인 센서 노이즈와 가림 현상을 의도적으로 주입하여 데이터를 “학생 친화적”으로 만든다.
• 풍부한 내비게이션 입력: 단일 목표 대신 짧은 웨이포인트 호라이즌을 제공하는 것은 자율 주행 스택의 IL 안정성을 크게 향상시키는 저비용 방법이다.
• 불확실성 인식 정책: 모델이 신뢰도 추정치를 출력하도록 학습하면, 다운스트림 안전 모듈(예: 폴백 플래너)이 더 똑똑한 결정을 내릴 수 있다.
• Sim‑to‑real 전이: 시뮬레이션 성능을 향상시키는 동일한 인식 감독이 실제 벤치마크도 끌어올리므로, 비전 기반 주행 스택을 구축하는 기업을 위한 통합 훈련 체계가 가능함을 시사한다.
• 오픈소스 툴킷: 공개된 LEAD 저장소를 기존 엔드‑투‑엔드 파이프라인(예: CARLA, AirSim)에 연결하면, 새로운 모델에 대해 학습자‑전문가 정렬의 영향을 빠르게 평가할 수 있다.

제한 사항 및 향후 작업

• 이 연구는 CARLA 시뮬레이터와 두 개의 실제 벤치마크에만 국한되어 있으며, 다양한 센서 스위트(레이더, 이벤트 카메라)에 대한 보다 폭넓은 검증은 아직 남아 있습니다.
• 내비게이션 인코더는 미리 계산된 웨이포인트 그래프에 의존하므로, 동적인 경로 변경(예: 교통 상황을 고려한 재계획)은 아직 탐구되지 않았습니다.
• 불확실성 모델링은 단순한 가우시안 헤드에 제한되어 있어, 혼합 모델이나 베이지안 네트워크와 같은 보다 풍부한 분포 예측이 안전성을 더욱 향상시킬 수 있습니다.
• 전체 도시 규모 시뮬레이션 및 장시간 주행으로 접근을 확장하려면 보다 효율적인 데이터 파이프라인과 경우에 따라 커리큘럼 학습 전략이 필요합니다.

LEAD는 고성능 모방 학습 드라이버의 “비밀 소스”가 단순히 더 많은 데이터가 아니라 전문가의 관점을 학생이 실제로 학습할 수 있을 정도로 현실감 있게 만드는 것임을 보여줍니다. 인식, 의도, 불확실성을 정렬함으로써, 저자들은 엔드‑투‑엔드 자율 주행에 새로운 벤치마크를 설정하고 시뮬레이션‑현실 격차를 메우고자 하는 개발자들을 위한 실용적인 로드맵을 제공했습니다.

저자

• Long Nguyen
• Micha Fauth
• Bernhard Jaeger
• Daniel Dauner
• Maximilian Igl
• Andreas Geiger
• Kashyap Chitta

논문 정보

• arXiv ID: 2512.20563v1
• Categories: cs.CV, cs.AI, cs.LG, cs.RO
• Published: 2025년 12월 23일
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