論文の概要: Industry Practices for Challenging Autonomous Driving Systems with Critical Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14146v1
• Date: Tue, 23 May 2023 15:13:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 07:41:24.991274
• Title: Industry Practices for Challenging Autonomous Driving Systems with Critical Scenarios
• Title（参考訳）: 臨界シナリオによる自動運転システム構築のための産業実践
• Authors: Qunying Song, Emelie Engstr\"om, Per Runeson
• Abstract要約: 安全と信頼性のために自律走行システムのテストは非常に複雑である。 重要なシナリオを特定するための方法やツールがいくつか提案されている。 アプローチの選択、実装、制限といった業界のプラクティスはよく理解されていません。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.42477526148542
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Testing autonomous driving systems for safety and reliability is extremely complex. A primary challenge is identifying the relevant test scenarios, especially the critical ones that may expose hazards or risks of harm to autonomous vehicles and other road users. There are several proposed methods and tools for critical scenario identification, while the industry practices, such as the selection, implementation, and limitations of the approaches, are not well understood. In this study, we conducted 10 interviews with 13 interviewees from 7 companies in autonomous driving in Sweden. We used thematic modeling to analyse and synthesize the interview data. We found there are little joint efforts in the industry to explore different approaches and tools, and every approach has its own limitations and weaknesses. To that end, we recommend combining different approaches available, collaborating among different stakeholders, and continuously learning the field of critical scenario identification and testing. The contributions of our study are the exploration and synthesis of the industry practices and related challenges for critical scenario identification and testing, and the potential increase of the industry relevance for future studies in related topics.
• Abstract（参考訳）: 安全と信頼性のための自動運転システムのテストは非常に複雑である。 主な課題は、関連するテストシナリオを特定することだ。特に、自動運転車や他の道路利用者に危険や危害のリスクを及ぼす重要なシナリオだ。 重要なシナリオを識別するためのいくつかの方法やツールが提案されているが、その選択、実装、アプローチの制限といった業界プラクティスはよく分かっていない。 本研究では,スウェーデンにおける自動運転における7社13社のインタビューに対して,10回のインタビューを行った。 テーマモデリングを用いてインタビューデータを分析・合成した。 さまざまなアプローチやツールを探求するための共同開発はほとんどなく、あらゆるアプローチには独自の制限と弱点があることに気付きました。 そのために、利用可能なさまざまなアプローチを組み合わせて、異なるステークホルダーの間で協力し、重要なシナリオの特定とテストの分野を継続的に学ぶことを推奨します。 本研究の貢献は、重要なシナリオの特定とテストのための業界慣行と関連する課題の探索と合成、および関連するトピックにおける今後の研究への産業関連性の潜在的増加である。

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