自動運転技術の開発において、制御アルゴリズムの性能を正確に評価することは極めて重要な課題です。特に、実車試験の前段階でシミュレーション環境を用いた検証が必要とされていますが、従来の物理ベースモデルは複雑な現実の車両ダイナミクスを完全に再現できないという課題がありました。 CAPEは、機械学習により学習した車両ダイナミクスモデルを活用して、制御アルゴリズムの性能をより正確に評価するためのフレームワークです。実際の運転データから学習したニューラルネットワークやその他の機械学習モデルを用いることで、複雑な非線形特性や実際の環境条件をより忠実にシミュレーション環境に反映させることができます。このアプローチにより、制御アルゴリズムがシミュレーションと実世界の間で見られる性能ギャップ（シミュレーション・リアリティギャップ）を縮小することが期待できます。 このフレームワークは、様々な走行条件や路面状況の下で異なる制御戦略の性能を比較・検証する際に有効です。学習ベースのダイナミクスモデルを用いることで、従来の解析的アプローチでは困難だった複雑な現象も捉えることができるようになり、より堅牢で安全な自動運転システムの開発を支援します。