論文の概要: Evaluating Decision Optimality of Autonomous Driving via Metamorphic Testing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18393v1
• Date: Wed, 28 Feb 2024 15:13:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-29 14:37:00.197337
• Title: Evaluating Decision Optimality of Autonomous Driving via Metamorphic Testing
• Title（参考訳）: 変成試験による自律運転の意思決定最適性の評価
• Authors: Mingfei Cheng, Yuan Zhou, Xiaofei Xie, Junjie Wang, Guozhu Meng, Kairui Yang
• Abstract要約: 自律運転システム(ADS)の意思決定品質の評価に焦点をあてる。 非最適決定シナリオ(NoDS)を検出するための最初の方法を提案する。 我々は,NoDSを効率的に生成するための新しいフレームワークであるDecictorを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.79913561898762
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous Driving System (ADS) testing is crucial in ADS development, with the current primary focus being on safety. However, the evaluation of non-safety-critical performance, particularly the ADS's ability to make optimal decisions and produce optimal paths for autonomous vehicles (AVs), is equally vital to ensure the intelligence and reduce risks of AVs. Currently, there is little work dedicated to assessing ADSs' optimal decision-making performance due to the lack of corresponding oracles and the difficulty in generating scenarios with non-optimal decisions. In this paper, we focus on evaluating the decision-making quality of an ADS and propose the first method for detecting non-optimal decision scenarios (NoDSs), where the ADS does not compute optimal paths for AVs. Firstly, to deal with the oracle problem, we propose a novel metamorphic relation (MR) aimed at exposing violations of optimal decisions. The MR identifies the property that the ADS should retain optimal decisions when the optimal path remains unaffected by non-invasive changes. Subsequently, we develop a new framework, Decictor, designed to generate NoDSs efficiently. Decictor comprises three main components: Non-invasive Mutation, MR Check, and Feedback. The Non-invasive Mutation ensures that the original optimal path in the mutated scenarios is not affected, while the MR Check is responsible for determining whether non-optimal decisions are made. To enhance the effectiveness of identifying NoDSs, we design a feedback metric that combines both spatial and temporal aspects of the AV's movement. We evaluate Decictor on Baidu Apollo, an open-source and production-grade ADS. The experimental results validate the effectiveness of Decictor in detecting non-optimal decisions of ADSs. Our work provides valuable and original insights into evaluating the non-safety-critical performance of ADSs.
• Abstract（参考訳）: 自動運転システム(ads)テストは、広告開発において不可欠であり、現在の主な焦点は安全性である。 しかしながら、安全でない性能の評価、特にADSが最適な判断を下し、自動運転車(AV)の最適経路を創出する能力は、AIVのインテリジェンスを確保し、リスクを減らすために等しく不可欠である。 現在、対応するオラクルの欠如や、最適でない決定を伴うシナリオを生成するのに困難があるため、ADSの最適意思決定性能を評価する作業はほとんど行われていない。 本稿では,ADSの意思決定品質を評価することに集中し,ADSがAVの最適経路を計算しない非最適決定シナリオ(NoDS)を検出するための最初の方法を提案する。 まず, オラクル問題に対処するために, 最適決定の違反を明らかにすることを目的とした新しいメタモルフィック関係(MR)を提案する。 MRは、非侵襲的な変化によって最適な経路が影響を受けない場合、ADSが最適決定を維持すべきであるという特性を特定する。 その後,nodsを効率的に生成するための新しいフレームワークdecictorを開発した。 decictorは、非侵襲突然変異、mrチェック、フィードバックの3つの主成分からなる。 非侵襲的変異は、変異したシナリオにおける元の最適経路が影響を受けないことを保証するが、mrチェックは非最適決定が行われるかどうかを決定する責任がある。 nodssを識別する効果を高めるために,av動作の空間的側面と時間的側面の両方を組み合わせたフィードバックメトリックを設計する。 我々は、オープンソースおよびプロダクショングレードのADSであるBaidu Apollo上でDecictorを評価する。 その結果, ADSの非最適判定におけるDecictorの有効性が検証された。 我々の研究は、ADSの非安全クリティカルな性能を評価する上で、価値ある独自の洞察を提供する。

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