論文の概要: Realistic Safety-critical Scenarios Search for Autonomous Driving System
via Behavior Tree
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06603v1
- Date: Thu, 11 May 2023 06:53:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-24 09:03:56.688818
- Title: Realistic Safety-critical Scenarios Search for Autonomous Driving System
via Behavior Tree
- Title（参考訳）: 行動木を用いた自律走行システムの現実的安全クリティカルシナリオ探索
- Authors: Ping Zhang, Lingfeng Ming, Tingyi Yuan, Cong Qiu, Yang Li, Xinhua Hui,
Zhiquan Zhang, Chao Huang
- Abstract要約: 本研究では,行動木に基づくテストフレームワークであるMatrix-Fuzzerを提案し,現実的な安全クリティカルなテストシナリオを自動的に生成する。
提案手法では, 安全クリティカルシナリオのタイプが最も多いが, ベースラインアルゴリズムと比較して, 全体の30%程度しか生成できない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.286351881735191
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The simulation-based testing of Autonomous Driving Systems (ADSs) has gained
significant attention. However, current approaches often fall short of
accurately assessing ADSs for two reasons: over-reliance on expert knowledge
and the utilization of simplistic evaluation metrics. That leads to
discrepancies between simulated scenarios and naturalistic driving
environments. To address this, we propose the Matrix-Fuzzer, a behavior
tree-based testing framework, to automatically generate realistic
safety-critical test scenarios. Our approach involves the $log2BT$ method,
which abstracts logged road-users' trajectories to behavior sequences.
Furthermore, we vary the properties of behaviors from real-world driving
distributions and then use an adaptive algorithm to explore the input space.
Meanwhile, we design a general evaluation engine that guides the algorithm
toward critical areas, thus reducing the generation of invalid scenarios. Our
approach is demonstrated in our Matrix Simulator. The experimental results show
that: (1) Our $log2BT$ achieves satisfactory trajectory reconstructions. (2)
Our approach is able to find the most types of safety-critical scenarios, but
only generating around 30% of the total scenarios compared with the baseline
algorithm. Specifically, it improves the ratio of the critical violations to
total scenarios and the ratio of the types to total scenarios by at least 10x
and 5x, respectively, while reducing the ratio of the invalid scenarios to
total scenarios by at least 58% in two case studies.
- Abstract（参考訳）: シミュレーションに基づく自律運転システム(ADS)の試験は注目されている。
しかし、現在のアプローチでは、専門家の知識への過度な依存と単純な評価指標の利用という2つの理由から、広告を正確に評価することができないことが多い。
これにより、シミュレートされたシナリオと自然主義的な運転環境の食い違いが生じる。
そこで我々は,行動木に基づくテストフレームワークであるMatrix-Fuzzerを提案し,現実的な安全クリティカルなテストシナリオを自動的に生成する。
提案手法は,道路利用者の軌跡を行動シーケンスに抽象化した $log2bt$ メソッドを用いる。
さらに,実世界の運転分布から行動特性を変化させ,適応アルゴリズムを用いて入力空間を探索する。
一方,我々は,アルゴリズムを臨界領域へ誘導する汎用評価エンジンを設計し,無効なシナリオの生成を減らす。
我々のアプローチはマトリックスシミュレーターで実証されている。
実験の結果,(1)log2BT$は良好な軌道再構成を達成できた。
2) 提案手法では, 安全クリティカルシナリオのタイプが最も多いが, ベースラインアルゴリズムと比較して, 全体の30%程度しか生成できない。
具体的には、2つのケーススタディにおいて、合計シナリオに対する重大な違反の割合と、合計シナリオに対するタイプの割合を少なくとも10倍と5倍に向上させ、無効シナリオと合計シナリオの比率を少なくとも58%減少させる。
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