生成拡散モデルによる交通シナリオ変異エンジン
条件付き拡散モデルが降雨量、歩行者の急な飛び出し、割り込み車両の挙動を変異させ、無数の高難度シナリオを自動生成。
意味論的トポロジー不変性制約による妥当性保証
グラフニューラルネットワーク検証器が物理的に不可能な変異シナリオを排除し、車線境界と摩擦係数の制約を厳密に遵守させます。
- 10,000 synthetic permutations generated per real-world incident.
- Dynamic lighting, precipitation, and road condition randomization.
- Identification of narrow edge-case failure envelopes.
- Automated export to Carla and Unreal Engine simulation pipelines.
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