論文の概要: Simulative Performance Analysis of an AD Function with Road Network
Variation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04446v1
- Date: Tue, 1 Aug 2023 15:25:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-23 15:01:43.129310
- Title: Simulative Performance Analysis of an AD Function with Road Network
Variation
- Title(参考訳): 道路網変動を考慮したAD関数のシミュレーション性能解析
- Authors: Daniel Becker and Guido K\"uppers and Lutz Eckstein
- Abstract要約: そこで本研究では,シナリオの集合を多変量で自動テストする手法を提案する。
これらの変化は、ADF周辺の交通参加者には適用されないが、道路トポロジに関するパラメータがADFの性能に影響を及ぼすことを示すために、道路ネットワークに適用される。
- 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: Automated driving functions (ADFs) have become increasingly popular in recent
years. However, their safety must be assured. Thus, the verification and
validation of these functions is still an important open issue in research and
development. To achieve this efficiently, scenario-based testing has been
established as a valuable methodology among researchers, industry, as well as
authorities. Simulations are a powerful way to test those scenarios
reproducibly. In this paper, we propose a method to automatically test a set of
scenarios in many variations. In contrast to related approaches, those
variations are not applied to traffic participants around the ADF, but to the
road network to show that parameters regarding the road topology also influence
the performance of such an ADF. We present a continuous tool chain to set up
scenarios, variate them, run simulations and finally, evaluate the performance
with a set of key performance indicators (KPIs).
- Abstract(参考訳): 近年,自動運転機能 (ADF) が普及している。
しかし、彼らの安全は保証されなければならない。
したがって、これらの機能の検証と検証は研究と開発において依然として重要な課題である。
これを実現するために、シナリオベースのテストは研究者、業界、当局の間で価値のある方法論として確立されている。
シミュレーションはこれらのシナリオを再現的にテストするための強力な方法です。
本稿では,シナリオ群を多種多様な方法で自動テストする手法を提案する。
関連するアプローチとは対照的に、これらのバリエーションはAFF周辺の交通参加者には適用されないが、道路トポロジに関するパラメータがAFFの性能に影響を及ぼすことを示すために道路ネットワークに適用される。
我々は,シナリオをセットアップし,変更し,シミュレーションを実行し,最後に,キーパフォーマンスインジケータ(kpi)のセットでパフォーマンスを評価する継続的ツールチェーンを提案する。
関連論文リスト
- AI-Augmented Metamorphic Testing for Comprehensive Validation of Autonomous Vehicles [7.237068561453082]
自動運転車は交通機関に革命をもたらす可能性があるが、安全を確保することは大きな課題だ。
従来のテスト手法では、システムの振る舞いが正しいかどうかを判断するオラクルの問題を含む、重要な制限に直面している。
我々は、安定拡散のようなAI駆動画像生成ツールを統合することで、メタモルフィックテスト(MT)を強化することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-16T23:31:59Z) - Revisiting Benchmark and Assessment: An Agent-based Exploratory Dynamic Evaluation Framework for LLMs [29.72874725703848]
従来のQAベンチマークを、より柔軟な戦略基準のフォーマットに拡張するBenchmark+と、インタラクションプロセスを強化するAccess+という2つの主要な概念を紹介します。
検索強化生成と強化学習を用いてこれらの概念を実装するエージェントベースの評価フレームワークであるTestAgentを提案する。
TestAgentは、さまざまな垂直ドメインシナリオにわたる動的ベンチマークの自動生成と詳細な評価を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-15T11:20:42Z) - SKADA-Bench: Benchmarking Unsupervised Domain Adaptation Methods with Realistic Validation On Diverse Modalities [55.87169702896249]
Unsupervised Domain Adaptation (DA) は、ラベル付きソースドメインでトレーニングされたモデルを適用して、ラベルなしのターゲットドメインでデータ分散シフトをうまく実行する。
本稿では,再重み付け,マッピング,部分空間アライメントなど,既存の浅層アルゴリズムの完全かつ公平な評価を行う。
本ベンチマークでは,現実的な検証の重要性を強調し,現実的なアプリケーションに対する実践的なガイダンスを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-16T12:52:29Z) - AIDE: An Automatic Data Engine for Object Detection in Autonomous Driving [68.73885845181242]
本稿では,問題を自動的に識別し,データを効率よくキュレートし,自動ラベル付けによりモデルを改善する自動データエンジン(AIDE)を提案する。
さらに,AVデータセットのオープンワールド検出のためのベンチマークを構築し,様々な学習パラダイムを包括的に評価し,提案手法の優れた性能を低コストで実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-26T04:27:56Z) - Adaptive Testing Environment Generation for Connected and Automated
Vehicles with Dense Reinforcement Learning [7.6589102528398065]
複数のサロゲートモデルを組み込んだアダプティブテスト環境を構築する。
そこで本研究では,高効率な高密度強化学習手法を提案し,新しい適応政策を考案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-29T15:42:33Z) - DARTH: Holistic Test-time Adaptation for Multiple Object Tracking [87.72019733473562]
複数物体追跡(MOT)は、自律運転における知覚システムの基本的構成要素である。
運転システムの安全性の追求にもかかわらず、テスト時間条件における領域シフトに対するMOT適応問題に対する解決策は提案されていない。
我々はMOTの総合的なテスト時間適応フレームワークであるDARTHを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-03T10:10:42Z) - Better Practices for Domain Adaptation [62.70267990659201]
ドメイン適応(DA)は、ラベルを使わずに、モデルを配置データに適用するためのフレームワークを提供することを目的としている。
DAの明確な検証プロトコルは、文献の悪い実践につながっている。
ドメイン適応手法の3つの分野にまたがる課題を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-07T17:44:18Z) - Benchmarking Test-Time Adaptation against Distribution Shifts in Image
Classification [77.0114672086012]
テスト時間適応(TTA)は、予測時にのみラベルのないサンプルを活用することにより、モデルの一般化性能を向上させる技術である。
本稿では,広く使用されている5つの画像分類データセット上で,13のTTA手法とその変種を体系的に評価するベンチマークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-06T16:59:53Z) - Cluster-level pseudo-labelling for source-free cross-domain facial
expression recognition [94.56304526014875]
表情認識のためのSFUDA法を提案する。
本手法は,自己教師付き事前学習を利用して,対象データから優れた特徴表現を学習する。
提案手法の有効性を4つの適応方式で検証し,FERに適用した場合,既存のSFUDA法より一貫して優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-11T08:24:50Z) - A Survey on Scenario-Based Testing for Automated Driving Systems in
High-Fidelity Simulation [26.10081199009559]
道路上でシステムをテストすることは、現実世界と望ましいアプローチに最も近いが、非常にコストがかかる。
一般的な選択肢は、ADSのパフォーマンスを、よく設計されたシナリオ、すなわちシナリオベースのテストで評価することである。
高忠実度シミュレータはこの設定で、何のシナリオかをテストする際の柔軟性と利便性を最大化するために広く使われている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-02T03:41:33Z) - Efficient falsification approach for autonomous vehicle validation using
a parameter optimisation technique based on reinforcement learning [6.198523595657983]
自律走行車(AV)の大規模展開は、まだ解決されていない多くの安全上の課題にもかかわらず、差し迫っているように見える。
交通参加者とダイナミックワールドの行動の不確実性は、先進的な自律システムにおいて反応を引き起こす。
本稿では,システム・アンダー・テストを評価するための効率的なファルシフィケーション手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-16T02:56:13Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。