論文の概要: SilGAN: Generating driving maneuvers for scenario-based software-in-the-loop testing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.07364v1
• Date: Mon, 5 Jul 2021 07:17:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-18 12:27:13.229141
• Title: SilGAN: Generating driving maneuvers for scenario-based software-in-the-loop testing
• Title（参考訳）: SilGAN: シナリオベースのソフトウェア・イン・ザ・ループテストのための運転操作の生成
• Authors: Dhasarathy Parthasarathy, Anton Johansson
• Abstract要約: SilGANは、自動車用ソフトウェア・イン・ザ・ループテストの仕様、刺激発生、自動化を容易にする、深い生成モデルである。 モデルはフィールド内の車両から記録されたデータを使って訓練される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automotive software testing continues to rely largely upon expensive field tests to ensure quality because alternatives like simulation-based testing are relatively immature. As a step towards lowering reliance on field tests, we present SilGAN, a deep generative model that eases specification, stimulus generation, and automation of automotive software-in-the-loop testing. The model is trained using data recorded from vehicles in the field. Upon training, the model uses a concise specification for a driving scenario to generate realistic vehicle state transitions that can occur during such a scenario. Such authentic emulation of internal vehicle behavior can be used for rapid, systematic and inexpensive testing of vehicle control software. In addition, by presenting a targeted method for searching through the information learned by the model, we show how a test objective like code coverage can be automated. The data driven end-to-end testing pipeline that we present vastly expands the scope and credibility of automotive simulation-based testing. This reduces time to market while helping maintain required standards of quality.
• Abstract（参考訳）: シミュレーションベースのテストのような代替手段は比較的未成熟であるため、自動車のソフトウェアテストは品質を確保するために高価なフィールドテストに大きく依存している。 フィールドテストへの依存度を下げる第一歩として、仕様、刺激生成、自動ループテストの自動化を容易にする深層生成モデルSilGANを提案する。 モデルはフィールド内の車両から記録されたデータを使って訓練される。 トレーニング中、モデルは運転シナリオの簡潔な仕様を使用して、そのようなシナリオ中に発生する現実的な車両状態遷移を生成する。 このような車内挙動の真正なエミュレーションは、車両制御ソフトウェアの迅速かつ体系的で安価なテストに利用できる。 さらに,モデルが学習した情報を探索するための対象手法を提示することにより,コードカバレッジなどのテスト目的をどのように自動化するかを示す。 現在、データ駆動のエンドツーエンドテストパイプラインは、自動車シミュレーションベースのテストの範囲と信頼性を大きく広げています。 これにより、必要な品質基準を維持しながら、市場投入にかかる時間を短縮できる。

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