論文の概要: An Application of Scenario Exploration to Find New Scenarios for the Development and Testing of Automated Driving Systems in Urban Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.08202v1
• Date: Tue, 17 May 2022 09:47:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-18 14:56:02.070422
• Title: An Application of Scenario Exploration to Find New Scenarios for the Development and Testing of Automated Driving Systems in Urban Scenarios
• Title（参考訳）: 都市シナリオにおける自動走行システムの開発とテストのためのシナリオ探索の適用
• Authors: Barbara Sch\"utt, Marc Heinrich, Sonja Marahrens, J. Marius Z\"ollner, Eric Sax
• Abstract要約: この研究はベイズ最適化とガウス過程を利用して、論理的シナリオの中で関連する、興味深い、あるいは重要なパラメータ集合を見つけることを目的としている。 この研究がもたらし、さらに調査すべきアイデアの一覧が提示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.480533141352916
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Verification and validation are major challenges for developing automated driving systems. A concept that gets more and more recognized for testing in automated driving is scenario-based testing. However, it introduces the problem of what scenarios are relevant for testing and which are not. This work aims to find relevant, interesting, or critical parameter sets within logical scenarios by utilizing Bayes optimization and Gaussian processes. The parameter optimization is done by comparing and evaluating six different metrics in two urban intersection scenarios. Finally, a list of ideas this work leads to and should be investigated further is presented.
• Abstract（参考訳）: 検証と検証は、自動運転システムを開発する上で大きな課題である。 自動運転のテストでますます認識されるコンセプトは、シナリオベースのテストである。 しかし、テストにどのようなシナリオが関係し、どのシナリオが関係しないのかという問題を提起している。 この研究はベイズ最適化とガウス過程を利用して、論理シナリオ内で関連する、興味深い、あるいは重要なパラメータ集合を見つけることを目的としている。 パラメータ最適化は、2つの都市交差点シナリオにおける6つの異なるメトリクスの比較と評価によって行われる。 最後に、この研究がもたらすアイデアの一覧を示し、さらに調べるべきである。

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