論文の概要: Disengagement Cause-and-Effect Relationships Extraction Using an NLP
Pipeline
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.03511v1
- Date: Fri, 5 Nov 2021 14:00:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-08 17:41:51.806739
- Title: Disengagement Cause-and-Effect Relationships Extraction Using an NLP
Pipeline
- Title(参考訳): NLPパイプラインを用いた解離原因・影響関係抽出
- Authors: Yangtao Zhang, X. Jessie Yang, Feng Zhou
- Abstract要約: カリフォルニア州自動車局(CA DMV)は自動運転車テストプログラムを開始した。
このプログラムは、自律走行から自律走行(AVD)に関するレポートを収集し、リリースする。
本研究は,事前学習モデルを用いた深層移動学習の実践として成功し,統合された解離データベースを生成する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 14.708195642446716
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The advancement in machine learning and artificial intelligence is promoting
the testing and deployment of autonomous vehicles (AVs) on public roads. The
California Department of Motor Vehicles (CA DMV) has launched the Autonomous
Vehicle Tester Program, which collects and releases reports related to
Autonomous Vehicle Disengagement (AVD) from autonomous driving. Understanding
the causes of AVD is critical to improving the safety and stability of the AV
system and provide guidance for AV testing and deployment. In this work, a
scalable end-to-end pipeline is constructed to collect, process, model, and
analyze the disengagement reports released from 2014 to 2020 using natural
language processing deep transfer learning. The analysis of disengagement data
using taxonomy, visualization and statistical tests revealed the trends of AV
testing, categorized cause frequency, and significant relationships between
causes and effects of AVD. We found that (1) manufacturers tested AVs
intensively during the Spring and/or Winter, (2) test drivers initiated more
than 80% of the disengagement while more than 75% of the disengagement were led
by errors in perception, localization & mapping, planning and control of the AV
system itself, and (3) there was a significant relationship between the
initiator of AVD and the cause category. This study serves as a successful
practice of deep transfer learning using pre-trained models and generates a
consolidated disengagement database allowing further investigation for other
researchers.
- Abstract(参考訳): 機械学習と人工知能の進歩は、公道での自動運転車(AV)のテストと展開を促進している。
カリフォルニア州自動車局(ca dmv)は、自動運転から自動運転車の離脱(avd)に関するレポートを収集し、公開する自動運転車試験プログラムを開始した。
AVDの原因を理解することは、AVシステムの安全性と安定性を改善し、AVテストと展開のためのガイダンスを提供するために重要である。
本研究では,2014年から2020年にかけてリリースされた分離レポートの収集,処理,モデル化,分析を行うために,自然言語処理によるディープトランスファー学習を用いて,スケーラブルなエンドツーエンドパイプラインを構築した。
分類, 可視化, 統計検査による解離データの解析により, AV検査の傾向, 原因頻度の分類, AVDの原因と影響の有意な関係が明らかになった。
その結果,(1) 製造業者は春・冬期に過度にAVを試験し,(2) テストドライバーは80%以上の解離を開始し,一方, 75%以上の解離は, AVシステム自体の誤認識, 局所化・マッピング, 計画・制御, (3) AVDの開始要因と原因カテゴリーとの間に有意な相関があることが判明した。
本研究は,事前学習モデルを用いた深層移動学習の実践として成功し,他の研究者のさらなる調査を可能にする統合解離データベースを生成する。
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