論文の概要: Two is Better Than One: Digital Siblings to Improve Autonomous Driving Testing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08060v3
• Date: Wed, 09 Oct 2024 09:14:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:30:12.349451
• Title: Two is Better Than One: Digital Siblings to Improve Autonomous Driving Testing
• Title（参考訳）: 自律運転テストを改善するデジタル兄弟
• Authors: Matteo Biagiola, Andrea Stocco, Vincenzo Riccio, Paolo Tonella,
• Abstract要約: 複数の汎用シミュレータ上で、与えられた自動運転車をテストするマルチシミュレータアプローチであるデジタルシミュレータの概念を導入する。 我々は、このようなマルチシミュレーターアプローチを、大規模なテストケースにおいて、物理的にスケールした自動運転車のデジタル双対に対して実証的に比較する。 実験により,デジタル双子の故障予測において,デジタル兄弟によるアンサンブル故障予測器が個々のシミュレータよりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.518360486008964
• License:
• Abstract: Simulation-based testing represents an important step to ensure the reliability of autonomous driving software. In practice, when companies rely on third-party general-purpose simulators, either for in-house or outsourced testing, the generalizability of testing results to real autonomous vehicles is at stake. In this paper, we enhance simulation-based testing by introducing the notion of digital siblings, a multi-simulator approach that tests a given autonomous vehicle on multiple general-purpose simulators built with different technologies, that operate collectively as an ensemble in the testing process. We exemplify our approach on a case study focused on testing the lane-keeping component of an autonomous vehicle. We use two open-source simulators as digital siblings, and we empirically compare such a multi-simulator approach against a digital twin of a physical scaled autonomous vehicle on a large set of test cases. Our approach requires generating and running test cases for each individual simulator, in the form of sequences of road points. Then, test cases are migrated between simulators, using feature maps to characterize the exercised driving conditions. Finally, the joint predicted failure probability is computed, and a failure is reported only in cases of agreement among the siblings. Our empirical evaluation shows that the ensemble failure predictor by the digital siblings is superior to each individual simulator at predicting the failures of the digital twin. We discuss the findings of our case study and detail how our approach can help researchers interested in automated testing of autonomous driving software.
• Abstract（参考訳）: シミュレーションベースのテストは、自律運転ソフトウェアの信頼性を確保するための重要なステップである。 実際には、企業が社内またはアウトソーステストのどちらかで、サードパーティの汎用シミュレータに頼っている場合、実際の自動運転車に対するテスト結果の一般化が重要になっている。 本稿では、異なる技術で構築された複数の汎用シミュレータ上で、与えられた自動運転車をテストするマルチシミュレータアプローチであるデジタルシミュレータの概念を導入し、シミュレーションベースのテストを強化し、テストプロセスにおけるアンサンブルとして一括して動作する。 我々は、自動運転車の車線維持コンポーネントのテストに焦点をあてたケーススタディに、我々のアプローチを例示する。 我々は2つのオープンソースシミュレータをデジタルシグナリングとして使用し、このようなマルチシミュレータアプローチを、大規模なテストケースにおいて物理的にスケールされた自動運転車のディジタルツインに対して実証的に比較する。 提案手法では,各シミュレータのテストケースの生成と実行を,道路点列の形式で行う必要がある。 次に、テストケースをシミュレータ間で移動させ、特徴マップを用いて運動した運転条件を特徴付ける。 最後に、共同予測故障確率を算出し、兄弟間の一致の場合のみ故障を報知する。 実験により,デジタル双子の故障予測において,デジタル兄弟によるアンサンブル故障予測器が個々のシミュレータよりも優れていることが示された。 ケーススタディの成果と,自律走行ソフトウェアの自動テストに関心のある研究者に,我々のアプローチがどのように役立つのかを詳述する。

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