論文の概要: Acquire Driving Scenarios Efficiently: A Framework for Prospective
Assessment of Cost-Optimal Scenario Acquisition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11647v1
- Date: Fri, 21 Jul 2023 15:26:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-23 16:42:25.219637
- Title: Acquire Driving Scenarios Efficiently: A Framework for Prospective
Assessment of Cost-Optimal Scenario Acquisition
- Title（参考訳）: 効率的な運転シナリオの獲得:コスト最適シナリオ獲得の予測的評価のための枠組み
- Authors: Christoph Glasmacher, Michael Schuldes, Hendrik Weber, Nicolas
Wagener, Lutz Eckstein
- Abstract要約: 本稿では,シナリオ生成手法のコスト-最適利用の定量化手法を提案する。
到達可能な完全カバレッジ,品質基準,コストの予測を含むメタモデルに適合する手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1999925939110439
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Scenario-based testing is becoming increasingly important in safety assurance
for automated driving. However, comprehensive and sufficiently complete
coverage of the scenario space requires significant effort and resources if
using only real-world data. To address this issue, driving scenario generation
methods are developed and used more frequently, but the benefit of substituting
generated data for real-world data has not yet been quantified. Additionally,
the coverage of a set of concrete scenarios within a given logical scenario
space has not been predicted yet. This paper proposes a methodology to quantify
the cost-optimal usage of scenario generation approaches to reach a certainly
complete scenario space coverage under given quality constraints and
parametrization. Therefore, individual process steps for scenario generation
and usage are investigated and evaluated using a meta model for the abstraction
of knowledge-based and data-driven methods. Furthermore, a methodology is
proposed to fit the meta model including the prediction of reachable complete
coverage, quality criteria, and costs. Finally, the paper exemplary examines
the suitability of a hybrid generation model under technical, economical, and
quality constraints in comparison to different real-world scenario mining
methods.
- Abstract（参考訳）: シナリオベースのテストは、自動運転の安全性保証においてますます重要になっている。
しかしながら、シナリオ空間の包括的かつ十分に完全なカバレッジは、現実世界のデータのみを使用する場合、かなりの労力とリソースを必要とする。
この問題に対処するため,運転シナリオ生成手法が開発され,頻繁に使用されるようになったが,実世界のデータに生成データを置換するメリットはまだ定量化されていない。
さらに、与えられた論理シナリオ空間内の具体的なシナリオのカバレッジはまだ予測されていない。
本稿では,与えられた品質制約とパラメトリゼーションの下で確実に完全なシナリオ空間範囲に到達するためのシナリオ生成手法のコスト最適利用を定量化する手法を提案する。
そこで,知識ベースおよびデータ駆動手法の抽象化のためのメタモデルを用いて,シナリオ生成と利用のための個別プロセスステップを調査し,評価した。
さらに, 到達可能な完全カバレッジ, 品質基準, コストの予測を含むメタモデルに適合する手法を提案する。
最後に,実世界の異なるシナリオマイニング手法と比較して,技術的,経済的,品質的制約下でのハイブリッド生成モデルの適合性について考察する。
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