論文の概要: NeuroNCAP: Photorealistic Closed-loop Safety Testing for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07762v4
• Date: Tue, 23 Apr 2024 07:29:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-24 18:46:42.475799
• Title: NeuroNCAP: Photorealistic Closed-loop Safety Testing for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: NeuroNCAP: 自動運転のための光リアルクローズドループ安全試験
• Authors: William Ljungbergh, Adam Tonderski, Joakim Johnander, Holger Caesar, Kalle Åström, Michael Felsberg, Christoffer Petersson,
• Abstract要約: 自律運転ソフトウェアシステムをテストするための多用途NeRFシミュレータを提案する。 シミュレータは、実世界の駆動センサデータのシーケンスから学習する。 我々はシミュレータを用いて、Euro NCAPにインスパイアされた安全クリティカルなシナリオに対するADモデルの応答をテストする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.709153559084093
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a versatile NeRF-based simulator for testing autonomous driving (AD) software systems, designed with a focus on sensor-realistic closed-loop evaluation and the creation of safety-critical scenarios. The simulator learns from sequences of real-world driving sensor data and enables reconfigurations and renderings of new, unseen scenarios. In this work, we use our simulator to test the responses of AD models to safety-critical scenarios inspired by the European New Car Assessment Programme (Euro NCAP). Our evaluation reveals that, while state-of-the-art end-to-end planners excel in nominal driving scenarios in an open-loop setting, they exhibit critical flaws when navigating our safety-critical scenarios in a closed-loop setting. This highlights the need for advancements in the safety and real-world usability of end-to-end planners. By publicly releasing our simulator and scenarios as an easy-to-run evaluation suite, we invite the research community to explore, refine, and validate their AD models in controlled, yet highly configurable and challenging sensor-realistic environments. Code and instructions can be found at https://github.com/atonderski/neuro-ncap
• Abstract（参考訳）: 我々は,センサリアルなクローズループ評価と安全クリティカルシナリオの作成に焦点をあてた,自律走行(AD)ソフトウェアシステムをテストする汎用的なNeRFベースのシミュレータを提案する。 シミュレータは実世界の駆動センサーデータのシーケンスから学習し、新しい、目に見えないシナリオの再構成とレンダリングを可能にする。 本研究では,欧州新車評価プログラム(Euro NCAP)に触発された安全クリティカルシナリオに対するADモデルの応答をシミュレータを用いて検証する。 我々の評価では、最先端のエンド・ツー・エンドのプランナーは、オープンループ設定で名目上の運転シナリオに優れているが、クローズドループ設定で安全クリティカルなシナリオをナビゲートする際には、重大な欠陥が現れる。 これは、エンド・ツー・エンド・プランナーの安全性と現実のユーザビリティの向上の必要性を強調している。 シミュレータとシナリオを簡単に実行可能な評価スイートとして公開することにより、研究コミュニティにADモデルを制御されながら、高度に構成可能で、困難なセンサー現実的な環境を探索し、洗練し、検証するよう呼びかけます。 コードと命令はhttps://github.com/atonderski/neuro-ncapで確認できる。

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