論文の概要: Efficient statistical validation with edge cases to evaluate Highly Automated Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.01886v1
• Date: Wed, 4 Mar 2020 04:35:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 13:45:22.912664
• Title: Efficient statistical validation with edge cases to evaluate Highly Automated Vehicles
• Title（参考訳）: 高自動車両評価のためのエッジケースを用いた効率的な統計検証
• Authors: Dhanoop Karunakaran, Stewart Worrall, Eduardo Nebot
• Abstract要約: 自動運転車の大規模展開は、まだ解決されていない多くの安全上の課題にもかかわらず、差し迫っているようだ。 既存の標準は、検証が要求をカバーするテストケースのセットだけを必要とする決定論的プロセスに焦点を当てています。 本稿では, 自動生成テストケースを最悪のシナリオに偏り付け, システムの挙動の統計的特性を計算するための新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.198523595657983
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The widescale deployment of Autonomous Vehicles (AV) seems to be imminent despite many safety challenges that are yet to be resolved. It is well known that there are no universally agreed Verification and Validation (VV) methodologies to guarantee absolute safety, which is crucial for the acceptance of this technology. Existing standards focus on deterministic processes where the validation requires only a set of test cases that cover the requirements. Modern autonomous vehicles will undoubtedly include machine learning and probabilistic techniques that require a much more comprehensive testing regime due to the non-deterministic nature of the operating design domain. A rigourous statistical validation process is an essential component required to address this challenge. Most research in this area focuses on evaluating system performance in large scale real-world data gathering exercises (number of miles travelled), or randomised test scenarios in simulation. This paper presents a new approach to compute the statistical characteristics of a system's behaviour by biasing automatically generated test cases towards the worst case scenarios, identifying potential unsafe edge cases.We use reinforcement learning (RL) to learn the behaviours of simulated actors that cause unsafe behaviour measured by the well established RSS safety metric. We demonstrate that by using the method we can more efficiently validate a system using a smaller number of test cases by focusing the simulation towards the worst case scenario, generating edge cases that correspond to unsafe situations.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車(AV)の大規模展開は、まだ解決されていない多くの安全上の課題にもかかわらず、差し迫っているようだ。 絶対安全性を保証するために普遍的に合意された検証・検証(vv)方法論が存在しないことはよく知られている。 既存の標準は、検証が要求を満たすテストケースのセットのみを必要とする決定論的プロセスに焦点を当てている。 現代の自動運転車には、オペレーションデザインの非決定論的性質のため、より包括的なテスト体制を必要とする機械学習と確率的技術が含まれていることは間違いない。 厳密な統計検証プロセスは、この課題に対処するために必要な必須コンポーネントである。 この分野のほとんどの研究は、大規模な実世界のデータ収集演習(走行数)やシミュレーションにおけるランダム化テストシナリオにおけるシステムパフォーマンスの評価に焦点を当てている。 本稿では,自動生成したテストケースを最悪のシナリオに偏り,潜在的に安全でないエッジケースを識別することにより,システムの動作の統計的特性を計算するための新しい手法を提案する。 この手法を用いることで,より少ないテストケースでより効率的にシステムを検証することができ,最悪のシナリオにシミュレーションを集中させ,安全でない状況に対応するエッジケースを生成することができる。

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