論文の概要: AdvSim: Generating Safety-Critical Scenarios for Self-Driving Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.06549v4
• Date: Sun, 16 Apr 2023 20:22:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-19 01:30:34.460988
• Title: AdvSim: Generating Safety-Critical Scenarios for Self-Driving Vehicles
• Title（参考訳）: AdvSim:自動運転車の安全クリティカルシナリオの生成
• Authors: Jingkang Wang, Ava Pun, James Tu, Sivabalan Manivasagam, Abbas Sadat, Sergio Casas, Mengye Ren, Raquel Urtasun
• Abstract要約: 我々は,任意のLiDARベースの自律システムに対して,安全クリティカルなシナリオを生成するための,敵対的フレームワークであるAdvSimを提案する。 センサデータから直接シミュレートすることにより、完全な自律スタックに対して安全クリティカルな敵シナリオを得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.46575807165729
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As self-driving systems become better, simulating scenarios where the autonomy stack may fail becomes more important. Traditionally, those scenarios are generated for a few scenes with respect to the planning module that takes ground-truth actor states as input. This does not scale and cannot identify all possible autonomy failures, such as perception failures due to occlusion. In this paper, we propose AdvSim, an adversarial framework to generate safety-critical scenarios for any LiDAR-based autonomy system. Given an initial traffic scenario, AdvSim modifies the actors' trajectories in a physically plausible manner and updates the LiDAR sensor data to match the perturbed world. Importantly, by simulating directly from sensor data, we obtain adversarial scenarios that are safety-critical for the full autonomy stack. Our experiments show that our approach is general and can identify thousands of semantically meaningful safety-critical scenarios for a wide range of modern self-driving systems. Furthermore, we show that the robustness and safety of these systems can be further improved by training them with scenarios generated by AdvSim.
• Abstract（参考訳）: 自動運転システムがより良くなるにつれて、自律的なスタックが失敗するシナリオをシミュレートすることがより重要になる。 伝統的に、これらのシナリオは、基盤となるアクター状態を入力として使用するプランニングモジュールに関して、いくつかのシーンで生成される。 これはスケールせず、閉塞による知覚障害など、あらゆる可能な自律的障害を特定することはできない。 本稿では,LiDARに基づく自律システムにおいて,安全クリティカルなシナリオを生成するための,AdvSimを提案する。 初期トラフィックシナリオが与えられた場合、AdvSimはアクターの軌跡を物理的に妥当な方法で修正し、LiDARセンサーデータを更新して乱れた世界に対応する。 重要なことは、センサデータから直接シミュレートすることで、完全な自律スタックにとって安全なシナリオが得られます。 我々の実験は、我々のアプローチが一般的であり、広範囲の近代自動運転システムに対して意味論的に意味のある安全クリティカルなシナリオを特定できることを示している。 さらに,これらのシステムの堅牢性と安全性は,AdvSimが生成したシナリオを用いてトレーニングすることでさらに向上できることを示す。

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