في عالم القيادة الذاتية، يعد اختبار الأنظمة الذاتية القيادة (Autonomous Driving Systems - ADS) أمراً حيوياً لضمان الأمان والموثوقية. ولكن، الحصول على بيانات واقعية من القيادة في العالم الحقيقي يعتبر عملية مكلفة وغير آمنة. هنا تأتي أهمية الدراسة الجديدة التي تطلق آلية أوتوماتيكية تحول مشاهد القيادة الآمنة إلى سيناريوهات حرجة باستخدام تقنيات متطورة تشمل رؤية الكمبيوتر (Computer Vision) ونماذج اللغات الضخمة (Large Language Models - LLMs) والواقع المعزز (Augmented Reality - AR).

تعمل الآلية المطورة على اكتشاف وتتبع مستخدمي الطرق، حيث تستخرج ميزات الأمان مثل المسافة والسرعة واتجاه الحركة ووقت التصادم (Time-to-Collision - TTC)، ثم تقوم بتقييم حرج المشهد. يتم تعديل المشاهد الآمنة بواسطة نموذج لغة والذي يقوم بتوليد كائنات وسلوكيات واقعية تؤدي إلى تصادم وإدماجها في المشهد الأصلي باستخدام تقنيات الواقع المعزز.

تم تقييم النظام باستخدام مجموعة بيانات nuScenes، حيث حقق دقة تصل إلى 97.52% في تصنيف السلامة، وتمكن من توليد سيناريوهات واقعية مثل crossings للمشاة، ومركبات تتجاوز من الخلف، وأحداث توقف مفاجئ.

تظهر هذه النتائج نهجاً فعالاً ومرناً لتوليد السيناريوهات الحرجة بشكل أوتوماتيكي، مما يعزز اختبار وتحقيق مصداقية الأنظمة الذاتية القيادة.