論文の概要: ISS-Scenario: Scenario-based Testing in CARLA
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15777v1
- Date: Sat, 22 Jun 2024 07:55:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-25 20:35:12.302100
- Title: ISS-Scenario: Scenario-based Testing in CARLA
- Title（参考訳）: ISS-Scenario: CARLAにおけるシナリオベースのテスト
- Authors: Renjue Li, Tianhang Qin, Cas Widdershoven,
- Abstract要約: 本稿では,シナリオベーステストのパラダイムにおける自律走行テストフレームワークであるISS-Scenarioを紹介する。
ISS-Scenarioは、バッチテスト、テストケースの探索(潜在的に危険なシナリオ)、自動運転車(AV)の性能評価のために設計されている。
ISS-Scenarioは、ランダムサンプリングと遺伝的アルゴリズムによる最適化検索という、2つのテスト手法をこのフレームワークに統合している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4779196219827508
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rapidly evolving field of autonomous driving systems (ADSs) is full of promise. However, in order to fulfil these promises, ADSs need to be safe in all circumstances. This paper introduces ISS-Scenario, an autonomous driving testing framework in the paradigm of scenario-based testing. ISS-Scenario is designed for batch testing, exploration of test cases (e.g., potentially dangerous scenarios), and performance evaluation of autonomous vehicles (AVs). ISS-Scenario includes a diverse simulation scenario library with parametrized design. Furthermore, ISS-Scenario integrates two testing methods within the framework: random sampling and optimized search by means of a genetic algorithm. Finally, ISS-Scenario provides an accident replay feature, saving a log file for each test case which allows developers to replay and dissect scenarios where the ADS showed problematic behavior.
- Abstract（参考訳）: 自律運転システム(ADS)の急速な発展は、将来性に満ちている。
しかし、これらの約束を満たすためには、ADSはあらゆる状況において安全である必要がある。
本稿では,シナリオベーステストのパラダイムにおける自律走行テストフレームワークであるISS-Scenarioを紹介する。
ISS-Scenarioは、バッチテスト、テストケース(潜在的に危険なシナリオ)の探索、自動運転車(AV)の性能評価のために設計されている。
ISS-Scenarioには、パラメタライズドデザインを備えた多様なシミュレーションシナリオライブラリが含まれている。
さらにISS-Scenarioは、ランダムサンプリングと遺伝的アルゴリズムによる最適化検索という、2つのテスト手法をこのフレームワークに統合している。
最後に、ISS-Scenarioは、アクシデントリプレイ機能を提供し、各テストケースのログファイルを保存することで、ADSが問題のある振る舞いを示したシナリオを再生および無効化することができる。
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