論文の概要: Clustering-based Criticality Analysis for Testing of Automated Driving Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12738v2
• Date: Mon, 24 Jul 2023 08:18:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 19:06:29.502179
• Title: Clustering-based Criticality Analysis for Testing of Automated Driving Systems
• Title（参考訳）: クラスタリングに基づく自動走行システムテストのための臨界解析
• Authors: Barbara Sch\"utt, Stefan Otten, Eric Sax
• Abstract要約: 本稿では,1つの論理シナリオから具体的なシナリオをクラスタリングすることで設定したシナリオを削減するという目標に焦点をあてる。 クラスタリング技術を利用することで、冗長で非関心なシナリオを識別および排除することが可能になり、典型的なシナリオセットとなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.18416014644193066
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the implementation of the new EU regulation 2022/1426 regarding the type-approval of the automated driving system (ADS) of fully automated vehicles, scenario-based testing has gained significant importance in evaluating the performance and safety of advanced driver assistance systems and automated driving systems. However, the exploration and generation of concrete scenarios from a single logical scenario can often lead to a number of similar or redundant scenarios, which may not contribute to the testing goals. This paper focuses on the the goal to reduce the scenario set by clustering concrete scenarios from a single logical scenario. By employing clustering techniques, redundant and uninteresting scenarios can be identified and eliminated, resulting in a representative scenario set. This reduction allows for a more focused and efficient testing process, enabling the allocation of resources to the most relevant and critical scenarios. Furthermore, the identified clusters can provide valuable insights into the scenario space, revealing patterns and potential problems with the system's behavior.
• Abstract（参考訳）: 完全自動走行車の自動運転システム(ADS)のタイプ承認に関する新たなEU規制2022/1426の実装により、シナリオベースのテストは、先進運転支援システムと自動運転システムの性能と安全性を評価する上で重要な意味を持つようになった。 しかし、単一の論理シナリオからの具体的なシナリオの探索と生成は、しばしば同様の、あるいは冗長なシナリオにつながり、テストの目標に寄与しない可能性がある。 本稿では,一つの論理シナリオから具体的なシナリオをクラスタリングすることで,シナリオセットを減らすことを目標とする。 クラスタリング技術を利用することで、冗長で非関心なシナリオを識別および排除することが可能になり、典型的なシナリオセットとなる。 この削減により、より集中的で効率的なテストプロセスが可能になり、リソースを最も重要かつ重要なシナリオに割り当てることが可能になる。 さらに、特定されたクラスタは、シナリオ空間に対する貴重な洞察を提供し、システムの振る舞いに関するパターンや潜在的な問題を明らかにすることができる。

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