LLM-driven Semantic Guidance for Enhancing Reinforcement Learning-based Autonomous Driving through Reward Engineering

Q: 이 논문에서 정의한 LLM-PPO Driver란 무엇인가?

대규모 언어 모델(LLM)을 학습 단계의 사전 지식원으로 활용하여 PPO 알고리즘의 성능을 개선하는 프레임워크다. 실시간 제어에는 참여하지 않고, 상태 데이터를 텍스트로 변환하여 LLM의 의미적 가이던스를 통한 보상 설계와 모방 학습을 수행함으로써 자율주행의 안전성과 학습 효율을 높인다.

Q: LLM 기반의 모방 학습과 보상 설계가 자율주행 성능에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 두 방법 모두 기본 PPO보다 안전성과 작업 성공률을 향상시켰다. 특히 모방 학습은 직접적인 행동 감독을 통해 가장 높은 성공률과 생존 단계를 기록하며 최적의 성능을 보였으며, 보상 설계는 파라미터 설정에 따라 보다 안정적인 성능 개선 효과를 제공하는 것으로 나타났다.

Ahmad Mouri Zadeh Khaki; 최경환

학술대회자료

LLM-driven Semantic Guidance for Enhancing Reinforcement Learning-based Autonomous Driving through Reward Engineering 강화학습 기반 자율주행 성능 향상을 위한 보상 설계 기반 LLM 주도 의미적 가이던스

저자정보: Ahmad Mouri Zadeh Khaki (한국과학기술원) 최경환 (한국과학기술원)

저널정보: 제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2026 제41회 제어로봇시스템학회 학술대회

발행연도: 2026.7

수록면: 933 - 934 (2page)

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