論文の概要: Towards Automated Driving Violation Cause Analysis in Scenario-Based
Testing for Autonomous Driving Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10443v1
- Date: Fri, 19 Jan 2024 01:12:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-22 17:06:07.594748
- Title: Towards Automated Driving Violation Cause Analysis in Scenario-Based
Testing for Autonomous Driving Systems
- Title（参考訳）: シナリオベース自動運転システムテストにおける自動運転違反原因分析に向けて
- Authors: Ziwen Wan, Yuqi Huai, Yuntianyi Chen, Joshua Garcia, Qi Alfred Chen
- Abstract要約: 本稿では,運転違反原因分析(DVCA)ツールを提案する。
本ツールでは, 完全コンポーネントレベルの属性精度(100%), ほぼ完全なメッセージレベルの精度(>98%)を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.872694649245044
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rapid advancement of Autonomous Vehicles (AVs), exemplified by companies
like Waymo and Cruise offering 24/7 paid taxi services, highlights the
paramount importance of ensuring AVs' compliance with various policies, such as
safety regulations, traffic rules, and mission directives. Despite significant
progress in the development of Autonomous Driving System (ADS) testing tools,
there has been a notable absence of research on attributing the causes of
driving violations. Counterfactual causality analysis has emerged as a
promising approach for identifying the root cause of program failures. While it
has demonstrated effectiveness in pinpointing error-inducing inputs, its direct
application to the AV context to determine which computation result, generated
by which component, serves as the root cause poses a considerable challenge. A
key obstacle lies in our inability to straightforwardly eliminate the influence
of a specific internal message to establish the causal relationship between the
output of each component and a system-level driving violation.
In this work, we propose a novel driving violation cause analysis (DVCA)
tool. We design idealized component substitutes to enable counterfactual
analysis of ADS components by leveraging the unique opportunity provided by the
simulation. We evaluate our tool on a benchmark with real bugs and injected
faults. The results show that our tool can achieve perfect component-level
attribution accuracy (100%) and almost (>98%) perfect message-level accuracy.
Our tool can reduce the debugging scope from hundreds of complicated
interdependent messages to one single computation result generated by one
component.
- Abstract（参考訳）: WaymoやCruiseが24/7の有料タクシーサービスを提供していることを実証した自動運転車(AV)の急速な進歩は、安全規制や交通規則、ミッションディレクティブといった様々なポリシーへのAVのコンプライアンスを確保することの重要性を強調している。
ADS(Autonomous Driving System)テストツールの開発には大きな進展があったが、運転違反の原因となる研究は注目されていない。
プログラム失敗の根本原因を特定するための有望なアプローチとして、因果解析が出現している。
誤り誘発入力のピンポインティングの有効性は証明されているが、AVコンテキストへの直接適用により、どのコンポーネントによって生成される計算結果が根本原因となるかが決定される。
重要な障害は、各コンポーネントの出力とシステムレベルの運転違反の間の因果関係を確立するために、特定の内部メッセージの影響を直接的に排除できないことです。
本研究では,運転違反原因分析(DVCA)ツールを提案する。
シミュレーションによって得られるユニークな機会を活用することにより,ADSコンポーネントの対実解析を可能にするために,理想化されたコンポーネント置換体を設計する。
実際のバグやインジェクト障害のあるベンチマークでツールを評価しました。
その結果, 完全成分レベルの属性精度 (100%) とほぼ完全 (>98%) のメッセージレベルの精度を実現することができた。
このツールは、数百の複雑な相互依存メッセージから1つのコンポーネントによって生成される単一の計算結果まで、デバッグのスコープを縮小できる。
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