論文の概要: ReMAV: Reward Modeling of Autonomous Vehicles for Finding Likely Failure Events

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14550v1
• Date: Mon, 28 Aug 2023 13:09:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-29 13:54:00.943826
• Title: ReMAV: Reward Modeling of Autonomous Vehicles for Finding Likely Failure Events
• Title（参考訳）: ReMAV: 自動車のリワードモデリングによる異常事象の発見
• Authors: Aizaz Sharif and Dusica Marijan
• Abstract要約: まず、オフライン軌道を用いたブラックボックステストフレームワークReMAVを提案し、既存の自動運転車の挙動を解析する。 35%, 23%, 48%, 50%の車両衝突, 道路物体衝突, 歩行者衝突, オフロードステアリング事故の発生率を示した。 その結果,提案手法は,テスト対象の自動運転車の既存の弱点を把握し,これらの地域への攻撃のみに活用できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.84926694477846
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous vehicles are advanced driving systems that are well known for being vulnerable to various adversarial attacks, compromising the vehicle's safety, and posing danger to other road users. Rather than actively training complex adversaries by interacting with the environment, there is a need to first intelligently find and reduce the search space to only those states where autonomous vehicles are found less confident. In this paper, we propose a blackbox testing framework ReMAV using offline trajectories first to analyze the existing behavior of autonomous vehicles and determine appropriate thresholds for finding the probability of failure events. Our reward modeling technique helps in creating a behavior representation that allows us to highlight regions of likely uncertain behavior even when the baseline autonomous vehicle is performing well. This approach allows for more efficient testing without the need for computational and inefficient active adversarial learning techniques. We perform our experiments in a high-fidelity urban driving environment using three different driving scenarios containing single and multi-agent interactions. Our experiment shows 35%, 23%, 48%, and 50% increase in occurrences of vehicle collision, road objects collision, pedestrian collision, and offroad steering events respectively by the autonomous vehicle under test, demonstrating a significant increase in failure events. We also perform a comparative analysis with prior testing frameworks and show that they underperform in terms of training-testing efficiency, finding total infractions, and simulation steps to identify the first failure compared to our approach. The results show that the proposed framework can be used to understand existing weaknesses of the autonomous vehicles under test in order to only attack those regions, starting with the simplistic perturbation models.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車は、様々な敵の攻撃に弱いこと、車両の安全性を損なうこと、他の道路利用者に危険を及ぼすことで知られる高度な運転システムである。 環境と対話することで複雑な敵を積極的に訓練する代わりに、まずは自律走行車の信頼性が低い状態のみに探索スペースをインテリジェントに見つけて削減する必要がある。 本稿では、まず、オフライン軌道を用いたブラックボックステストフレームワークReMAVを提案する。 私たちの報酬モデリング技術は、ベースラインの自律走行車がうまく機能している場合でも、おそらく不確かな行動の領域をハイライトできる行動表現の作成に役立ちます。 このアプローチは、計算と非効率な能動対向学習技術を必要とせず、より効率的なテストを可能にする。 我々は,シングルエージェントとマルチエージェントインタラクションを含む3つの異なる運転シナリオを用いて,高忠実な都市走行環境で実験を行う。 実験では,試験中の自動運転車による車両衝突,道路物体衝突,歩行者衝突,オフロードステアリングイベントの発生が,それぞれ35%,23%,48%,50%の増加を示した。 また,先行テストフレームワークとの比較分析を行い,トレーニングテスト効率,総違反の検出,シミュレーションステップにおいて,アプローチに比較して最初の障害を識別できないことを示した。 その結果,提案手法は,テスト中の自律走行車両の既存の弱点を理解するために,単純摂動モデルから始めて,これらの地域を攻撃することのみに利用できることがわかった。

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