論文の概要: Finding Critical Scenarios for Automated Driving Systems: A Systematic Literature Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.08664v1
• Date: Sat, 16 Oct 2021 21:24:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-21 09:52:30.068701
• Title: Finding Critical Scenarios for Automated Driving Systems: A Systematic Literature Review
• Title（参考訳）: 自動運転システムの重要なシナリオを見つける:体系的文献レビュー
• Authors: Xinhai Zhang, Jianbo Tao, Kaige Tan, Martin T\"orngren, Jos\'e Manuel Gaspar S\'anchez, Muhammad Rusyadi Ramli, Xin Tao, Magnus Gyllenhammar, Franz Wotawa, Naveen Mohan, Mihai Nica, Hermann Felbinger
• Abstract要約: 本稿では,自律運転の文脈における系統的な文献レビューの結果について述べる。 本稿では,重要なシナリオ同定のための包括的分類法を提案する。 また、2017年から2020年までの86の論文を含む分類学に基づく最先端の研究の概要について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.926088145784604
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Scenario-based approaches have been receiving a huge amount of attention in research and engineering of automated driving systems. Due to the complexity and uncertainty of the driving environment, and the complexity of the driving task itself, the number of possible driving scenarios that an ADS or ADAS may encounter is virtually infinite. Therefore it is essential to be able to reason about the identification of scenarios and in particular critical ones that may impose unacceptable risk if not considered. Critical scenarios are particularly important to support design, verification and validation efforts, and as a basis for a safety case. In this paper, we present the results of a systematic literature review in the context of autonomous driving. The main contributions are: (i) introducing a comprehensive taxonomy for critical scenario identification methods; (ii) giving an overview of the state-of-the-art research based on the taxonomy encompassing 86 papers between 2017 and 2020; and (iii) identifying open issues and directions for further research. The provided taxonomy comprises three main perspectives encompassing the problem definition (the why), the solution (the methods to derive scenarios), and the assessment of the established scenarios. In addition, we discuss open research issues considering the perspectives of coverage, practicability, and scenario space explosion.
• Abstract（参考訳）: シナリオベースのアプローチは、自動走行システムの研究開発に多大な注目を集めている。 運転環境の複雑さと不確実性、運転タスク自体の複雑さのため、ADSやADASが遭遇する可能性のある運転シナリオの数は事実上無限である。 したがって、シナリオの特定、特に考慮されていない場合に許容できないリスクを課す重要なシナリオを判断することが不可欠である。 重要なシナリオは、特に設計、検証、検証の取り組みをサポートし、安全ケースの基礎として重要である。 本稿では,自律運転の文脈における系統的な文献レビューの結果について述べる。 主な貢献は次の通りである。 (i) シナリオ識別のための包括的分類法の導入 (ii)2017年から2020年の間に86の論文を包含した分類学に基づく最新の研究の概要を述べる。 (iii)さらなる研究のためのオープンイシューと方向性の特定。 提供される分類学は、問題定義(理由)、解決策(シナリオを導き出す方法)、確立されたシナリオの評価を含む3つの主要な視点から構成される。 さらに,包括性,実践性,シナリオ空間の爆発の観点から,オープンな研究課題について議論する。

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