論文の概要: Conservative Estimation of Perception Relevance of Dynamic Objects for
Safe Trajectories in Automotive Scenarios
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10873v1
- Date: Thu, 20 Jul 2023 13:43:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-21 12:48:23.991440
- Title: Conservative Estimation of Perception Relevance of Dynamic Objects for
Safe Trajectories in Automotive Scenarios
- Title（参考訳）: 自動車シナリオにおける安全軌道に対する動的物体の知覚関連性の保守的推定
- Authors: Ken Mori, Kai Storms, Steven Peters
- Abstract要約: 関連性の概念はいまだ十分に定義されておらず、特定されていない。
本稿では,ハイウェイ領域における衝突安全への模範的適用により,この課題を克服する新しい手法を提案する。
本稿では、動的対象が知覚に関連し、完全な評価のために考慮する必要がある、保守的な推定法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Having efficient testing strategies is a core challenge that needs to be
overcome for the release of automated driving. This necessitates clear
requirements as well as suitable methods for testing. In this work, the
requirements for perception modules are considered with respect to relevance.
The concept of relevance currently remains insufficiently defined and
specified. In this paper, we propose a novel methodology to overcome this
challenge by exemplary application to collision safety in the highway domain.
Using this general system and use case specification, a corresponding concept
for relevance is derived. Irrelevant objects are thus defined as objects which
do not limit the set of safe actions available to the ego vehicle under
consideration of all uncertainties. As an initial step, the use case is
decomposed into functional scenarios with respect to collision relevance. For
each functional scenario, possible actions of both the ego vehicle and any
other dynamic object are formalized as equations. This set of possible actions
is constrained by traffic rules, yielding relevance criteria. As a result, we
present a conservative estimation which dynamic objects are relevant for
perception and need to be considered for a complete evaluation. The estimation
provides requirements which are applicable for offline testing and validation
of perception components. A visualization is presented for examples from the
highD dataset, showing the plausibility of the results. Finally, a possibility
for a future validation of the presented relevance concept is outlined.
- Abstract（参考訳）: 効率的なテスト戦略を持つことは、自動運転のリリースにおいて克服すべき課題である。
これは明確な要件とテストに適した方法を必要とする。
この研究において、知覚モジュールの要件は、関連性に関して考慮される。
関連性の概念はいまだ十分に定義されていない。
本稿では,ハイウェイ領域における衝突安全への模範的適用により,この課題を克服する新しい手法を提案する。
この一般的なシステムとユースケース仕様を用いて、関連する概念を導出する。
したがって、無関係なオブジェクトは、すべての不確実性を考慮して、エゴ車両で利用可能な安全なアクションのセットを制限することができないオブジェクトとして定義される。
最初のステップでは、衝突の関連性に関してユースケースを機能シナリオに分解します。
それぞれの機能シナリオにおいて、ego 車両と他の動的物体の両方の可能な動作は方程式として定式化される。
この可能なアクションのセットは、トラフィックルールによって制約され、関連性基準が得られます。
その結果,動的対象が知覚に関連し,完全な評価を行う必要があるという保守的な評価が得られた。
この推定は、オフラインテストや知覚コンポーネントの検証に適用可能な要件を提供する。
高次元データセットの例を視覚化し、結果の妥当性を示す。
最後に,提案する妥当性概念の今後の検証の可能性について概説する。
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