論文の概要: Slow Down, Move Over: A Case Study in Formal Verification, Refinement, and Testing of the Responsibility-Sensitive Safety Model for Self-Driving Cars

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08812v1
• Date: Mon, 15 May 2023 17:18:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 08:32:29.760777
• Title: Slow Down, Move Over: A Case Study in Formal Verification, Refinement, and Testing of the Responsibility-Sensitive Safety Model for Self-Driving Cars
• Title（参考訳）: 減速、移動:自動運転車の責任感性安全モデルの形式的検証、洗練、およびテストにおけるケーススタディ
• Authors: Megan Strauss and Stefan Mitsch
• Abstract要約: 我々は、自動運転車の責任感性安全モデル(RSS)を定式化する。 我々は、ハイブリッドシステム定理証明器KeYmaera Xを用いて、RSSを非決定論的制御選択と連続運動モデルを備えたハイブリッドシステムとして定式化する。 結果のPythonコードは、シミュレーションにおいてRSSのモーションモデルに従って車の振る舞いをテストすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Technology advances give us the hope of driving without human error, reducing vehicle emissions and simplifying an everyday task with the future of self-driving cars. Making sure these vehicles are safe is very important to the continuation of this field. In this paper, we formalize the Responsibility-Sensitive Safety model (RSS) for self-driving cars and prove the safety and optimality of this model in the longitudinal direction. We utilize the hybrid systems theorem prover KeYmaera X to formalize RSS as a hybrid system with its nondeterministic control choices and continuous motion model, and prove absence of collisions. We then illustrate the practicality of RSS through refinement proofs that turn the verified nondeterministic control envelopes into deterministic ones and further verified compilation to Python. The refinement and compilation are safety-preserving; as a result, safety proofs of the formal model transfer to the compiled code, while counterexamples discovered in testing the code of an unverified model transfer back. The resulting Python code allows to test the behavior of cars following the motion model of RSS in simulation, to measure agreement between the model and simulation with monitors that are derived from the formal model, and to report counterexamples from simulation back to the formal model.
• Abstract（参考訳）: テクノロジーの進歩は、人間のミスなしに運転し、車の排出を減らし、自動運転車の未来で日々のタスクを単純化する希望を与えてくれる。 これらの車両が安全であることを保証することは、この分野の継続にとって非常に重要である。 本稿では,自動運転車の責任感性安全モデル(rss)を定式化し,このモデルの長手方向の安全性と最適性を証明する。 我々は、ハイブリッドシステム定理証明器KeYmaera Xを用いて、RSSを非決定論的制御選択と連続運動モデルを備えたハイブリッドシステムとして形式化し、衝突の欠如を証明する。 検証済みの非決定論的制御エンベロープを決定論的なものに変換し、さらに検証済みのコンパイルをpythonに変換する、精巧な証明を通じてrssの実用性を説明する。 結果として、形式的なモデル転送の安全性証明がコンパイルされたコードに、検証されていないモデル転送のコードのテストで発見された逆例が見つかった。 結果として得られたpythonコードは、シミュレーションにおけるrssの運動モデルに従う車の挙動をテストし、形式モデルから派生したモニターでモデルとシミュレーションの一致を計測し、シミュレーションから形式モデルへの反例を報告できる。

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