論文の概要: Interpretable Safety Validation for Autonomous Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.06805v2
• Date: Fri, 26 Jun 2020 15:29:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 09:24:34.332741
• Title: Interpretable Safety Validation for Autonomous Vehicles
• Title（参考訳）: 自動運転車の解釈安全検証
• Authors: Anthony Corso and Mykel J. Kochenderfer
• Abstract要約: この研究は、自律システムの解釈可能な障害を見つけるためのアプローチを説明する。 これらの失敗は、人間によって理解できる信号時相論理式によって記述される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.44006029119672
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: An open problem for autonomous driving is how to validate the safety of an autonomous vehicle in simulation. Automated testing procedures can find failures of an autonomous system but these failures may be difficult to interpret due to their high dimensionality and may be so unlikely as to not be important. This work describes an approach for finding interpretable failures of an autonomous system. The failures are described by signal temporal logic expressions that can be understood by a human, and are optimized to produce failures that have high likelihood. Our methodology is demonstrated for the safety validation of an autonomous vehicle in the context of an unprotected left turn and a crosswalk with a pedestrian. Compared to a baseline importance sampling approach, our methodology finds more failures with higher likelihood while retaining interpretability.
• Abstract（参考訳）: 自動運転のオープンな問題は、シミュレーションで自動運転車の安全性を検証する方法である。 自動テストの手順は自律システムの障害を見つけることができるが、これらの障害は高次元のため解釈が困難であり、重要でないほどありそうにない。 この研究は、自律システムの解釈可能な障害を見つけるためのアプローチを説明する。 失敗は、人間によって理解され、高い確率で失敗を発生させるよう最適化された信号時相論理式によって記述される。 本手法は,未保護の左折と歩行者との横断歩道の文脈において,自動運転車の安全性の検証を行う。 ベースラインの重要性をサンプリングする手法と比較すると,解釈可能性を維持しつつ,高い確率でより多くの障害を発見できる。

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