既存のシミュレーションTrafficデータセットでは主に交通ルールをEncodeしているため、U-turnsなどのiregular maneuversや複数の車のInteractionに関するシーンがうまく生成できない。ここでリアルのデータセットでHuman demonstractionの学習結果を導入することにより、リアリティ性が高い・Human behaviorを反映した模擬環境を作れた。

提案のTrafficSimデータセット自動構築プロセスにより、既存のデータセットよりリアリティ性が高いTraffic 模擬データセットが作れる。また、実験によりTrafficSimデータセットをデータオーグメントに用いたら、Motion planにおいての精度が高められた。