論文の概要: PAFOT: A Position-Based Approach for Finding Optimal Tests of Autonomous Vehicles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03326v1
- Date: Mon, 6 May 2024 10:04:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-07 14:15:50.975712
- Title: PAFOT: A Position-Based Approach for Finding Optimal Tests of Autonomous Vehicles
- Title（参考訳）: PAFOT: 自動運転車の最適テストを見つけるための位置ベースアプローチ
- Authors: Victor Crespo-Rodriguez, Neelofar, Aldeida Aleti,
- Abstract要約: 本稿では位置に基づくアプローチテストフレームワークであるPAFOTを提案する。
PAFOTは、自動走行システムの安全違反を明らかにするために、敵の運転シナリオを生成する。
PAFOTはADSをクラッシュさせる安全クリティカルなシナリオを効果的に生成し、短いシミュレーション時間で衝突を見つけることができることを示す実験である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.243926243206826
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Autonomous Vehicles (AVs) are prone to revolutionise the transportation industry. However, they must be thoroughly tested to avoid safety violations. Simulation testing plays a crucial role in finding safety violations of Automated Driving Systems (ADSs). This paper proposes PAFOT, a position-based approach testing framework, which generates adversarial driving scenarios to expose safety violations of ADSs. We introduce a 9-position grid which is virtually drawn around the Ego Vehicle (EV) and modify the driving behaviours of Non-Playable Characters (NPCs) to move within this grid. PAFOT utilises a single-objective genetic algorithm to search for adversarial test scenarios. We demonstrate PAFOT on a well-known high-fidelity simulator, CARLA. The experimental results show that PAFOT can effectively generate safety-critical scenarios to crash ADSs and is able to find collisions in a short simulation time. Furthermore, it outperforms other search-based testing techniques by finding more safety-critical scenarios under the same driving conditions within less effective simulation time.
- Abstract（参考訳）: 自律走行車(AV)は交通産業に革命をもたらす傾向にある。
しかし、それらは安全違反を避けるために徹底的にテストされなければならない。
シミュレーションテストは、自動運転システム(ADS)の安全違反を見つける上で重要な役割を果たす。
本稿では,ADSの安全違反を暴露する対向運転シナリオを生成する位置ベースアプローチテストフレームワークであるPAFOTを提案する。
本研究では,Ego Vehicle (EV) 周辺に仮想的に描画される9ポジショングリッドを導入し,NPC(Non-Playable Characters) の駆動動作を変更してグリッド内を移動させる。
PAFOTは、単目的の遺伝的アルゴリズムを使用して、敵対的なテストシナリオを探索する。
我々は、よく知られた高忠実度シミュレータCARLAでPAFOTを実演する。
実験の結果, PAFOTはADSをクラッシュさせる安全クリティカルなシナリオを効果的に生成し, 短時間で衝突を発見できることがわかった。
さらに、より効率的なシミュレーション時間内で、同じ運転条件下でより安全クリティカルなシナリオを見つけることで、他の検索ベースのテスト手法よりも優れています。
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