本論文では、交通プランナーの性能評価における従来のルールベースの交通エージェントの限界を指摘し、最新の学習型交通エージェントモデルSMARTをnuPlanに統合することで、より現実的な条件下でプランナーを評価する新たなアプローチを提案しています。従来のIDMエージェントを使用したシミュレーションでは計画性能が過大評価されることが明らかとなり、多くのプランナーが想定以上の交互作用能力を持つことが示されました。特に、閉ループで訓練されたプランナーが最も安定した運転性能を示し、従来のルールベースのプランナーよりも優れた結果を出すことが確認されました。最終的に本研究は、SMART反応型シミュレーションをnuPlanの新しい標準ベンチマークとして提案しています。