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。
関連論文リスト
- SimADFuzz: Simulation-Feedback Fuzz Testing for Autonomous Driving Systems [5.738863204900633]
SimADFuzzは、自律運転システムにおける違反を明らかにする高品質なシナリオを生成するように設計された、新しいフレームワークである。
SimADFuzzは、シナリオ選択を最適化するために、ADS違反の可能性を評価する違反予測モデルを採用している。
総合的な実験により、SimADFuzzは32以上のユニークな違反を識別することで最先端のファズーより優れていることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-18T12:49:57Z) - Generating Critical Scenarios for Testing Automated Driving Systems [5.975915967339764]
AVASTRAは、自律運転システムをテストするための現実的な重要なシナリオを生成するための強化学習ベースのアプローチである。
その結果、AVASTRAは、30%から115%の衝突シナリオを発生させることで、最先端のアプローチを上回る能力を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-03T16:59:30Z) - CRASH: Challenging Reinforcement-Learning Based Adversarial Scenarios For Safety Hardening [16.305837225117607]
本稿では, CRASH - Challenging Reinforcement-learning based Adversarial scenarios for Safety Hardeningを紹介する。
第1のCRASHは、Ego車両との衝突を自動的に誘導するために、AVシミュレータ内のNon Player Character(NPC)エージェントを制御することができる。
我々はまた、敵エージェントに対する改善シナリオをシミュレートすることで、運動プランナーを反復的に洗練する安全硬化という新しいアプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-26T00:00:27Z) - LMM-enhanced Safety-Critical Scenario Generation for Autonomous Driving System Testing From Non-Accident Traffic Videos [22.638869562921133]
自律運転システムにとって、さまざまな安全クリティカルなテストシナリオを生成することが最重要である。
事故のない現実のシナリオの中には、ADSの誤動作を引き起こすだけでなく、ADS違反の発生にも活用できるものもある。
通常の交通シナリオからADSの安全違反を発見することが重要である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-16T09:05:56Z) - Risk Scenario Generation for Autonomous Driving Systems based on Causal Bayesian Networks [4.172581773205466]
自律運転システム(ADS)におけるシナリオ生成のためのCausal Bayesian Networks(CBN)の利用に向けた新しいパラダイムシフトを提案する。
CBNはメリーランドの事故データを用いて構築され、検証されており、自律運転行動に影響を与える無数の要因について深い洞察を提供する。
CARLAシミュレータを用いて,ADSのエンドツーエンドテストフレームワークを構築した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-25T05:26:55Z) - CAT: Closed-loop Adversarial Training for Safe End-to-End Driving [54.60865656161679]
Adversarial Training (CAT) は、自動運転車における安全なエンドツーエンド運転のためのフレームワークである。
Catは、安全クリティカルなシナリオでエージェントを訓練することで、運転エージェントの安全性を継続的に改善することを目的としている。
猫は、訓練中のエージェントに対抗する敵シナリオを効果的に生成できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-19T02:49:31Z) - DARTH: Holistic Test-time Adaptation for Multiple Object Tracking [87.72019733473562]
複数物体追跡(MOT)は、自律運転における知覚システムの基本的構成要素である。
運転システムの安全性の追求にもかかわらず、テスト時間条件における領域シフトに対するMOT適応問題に対する解決策は提案されていない。
我々はMOTの総合的なテスト時間適応フレームワークであるDARTHを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-03T10:10:42Z) - Exploiting Playbacks in Unsupervised Domain Adaptation for 3D Object
Detection [55.12894776039135]
ディープラーニングに基づく最先端の3Dオブジェクト検出器は、有望な精度を示しているが、ドメインの慣用性に過度に適合する傾向がある。
対象領域の擬似ラベルの検出器を微調整することで,このギャップを大幅に削減する新たな学習手法を提案する。
5つの自律運転データセットにおいて、これらの擬似ラベル上の検出器を微調整することで、新しい運転環境への領域ギャップを大幅に減らすことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-26T01:18:11Z) - Generating and Characterizing Scenarios for Safety Testing of Autonomous
Vehicles [86.9067793493874]
最先端運転シミュレータを用いて,テストシナリオを特徴付け,生成するための効率的なメカニズムを提案する。
次世代シミュレーション(NGSIM)プロジェクトにおける実運転データの特徴付けに本手法を用いる。
事故回避の複雑さに基づいてメトリクスを定義してシナリオをランク付けし、事故発生の可能性を最小限に抑えるための洞察を提供します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-12T17:00:23Z) - Testing the Safety of Self-driving Vehicles by Simulating Perception and
Prediction [88.0416857308144]
センサシミュレーションは高価であり,領域ギャップが大きいため,センサシミュレーションに代わる方法を提案する。
我々は、自動運転車の知覚と予測システムの出力を直接シミュレートし、現実的な動き計画テストを可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-13T17:20:02Z) - Can Autonomous Vehicles Identify, Recover From, and Adapt to
Distribution Shifts? [104.04999499189402]
トレーニング外の配布(OOD)シナリオは、デプロイ時にエージェントを学ぶ上で一般的な課題である。
インプロバスト模倣計画(RIP)と呼ばれる不確実性を考慮した計画手法を提案する。
提案手法は,OODシーンにおける過信および破滅的な外挿を低減し,分布変化を検知し,回復することができる。
分散シフトを伴うタスク群に対する駆動エージェントのロバスト性を評価するために,自動走行車ノベルシーンベンチマークであるtexttCARNOVEL を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-26T11:07:32Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。