論文の概要: How Do We Fail? Stress Testing Perception in Autonomous Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.14155v1
• Date: Sat, 26 Mar 2022 20:48:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-29 13:45:24.353717
• Title: How Do We Fail? Stress Testing Perception in Autonomous Vehicles
• Title（参考訳）: どうやって失敗する? 自動運転車におけるストレステスト知覚
• Authors: Harrison Delecki, Masha Itkina, Bernard Lange, Ransalu Senanayake, Mykel J. Kochenderfer
• Abstract要約: 本稿では、悪天候下での自動運転車のLiDARによる認識システムの故障を特徴付ける手法を提案する。 本研究では,物体追跡や乱れの列による軌道予測において,潜在的な故障を発見するための強化学習に基づく手法を開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.19326157052966
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous vehicles (AVs) rely on environment perception and behavior prediction to reason about agents in their surroundings. These perception systems must be robust to adverse weather such as rain, fog, and snow. However, validation of these systems is challenging due to their complexity and dependence on observation histories. This paper presents a method for characterizing failures of LiDAR-based perception systems for AVs in adverse weather conditions. We develop a methodology based in reinforcement learning to find likely failures in object tracking and trajectory prediction due to sequences of disturbances. We apply disturbances using a physics-based data augmentation technique for simulating LiDAR point clouds in adverse weather conditions. Experiments performed across a wide range of driving scenarios from a real-world driving dataset show that our proposed approach finds high likelihood failures with smaller input disturbances compared to baselines while remaining computationally tractable. Identified failures can inform future development of robust perception systems for AVs.
• Abstract（参考訳）: 自律走行車(AV)は環境認識と行動予測に頼り、周囲のエージェントについて推論する。 これらの知覚システムは、雨、霧、雪などの悪天候に対して頑健でなければならない。 しかし,これらのシステムの妥当性の検証は,その複雑さと観察履歴への依存から困難である。 本稿では,悪天候下でのAVに対するLiDARに基づく認識システムの故障を特徴付ける手法を提案する。 強化学習に基づく手法を開発し,外乱のシーケンスによる対象追跡や軌道予測の失敗の可能性を見出す。 悪天候下でのLiDAR点雲をシミュレーションするための物理データ拡張手法を用いて外乱を適用した。 実世界の運転データセットから幅広い運転シナリオにおいて実験を行った結果,提案手法は,計算的に抽出可能でありながら,ベースラインに比べて入力障害が小さく,高い確率で故障することがわかった。 特定された障害はavsのためのロバストな知覚システムの将来の開発に役立ちます。

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