論文の概要: Perception-Guided Fuzzing for Simulated Scenario-Based Testing of Autonomous Driving Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13686v1
- Date: Sat, 24 Aug 2024 22:58:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-27 18:19:53.061315
- Title: Perception-Guided Fuzzing for Simulated Scenario-Based Testing of Autonomous Driving Systems
- Title（参考訳）: シナリオに基づく自律走行システムの模擬試験のための知覚誘導ファズリング
- Authors: Tri Minh Triet Pham, Bo Yang, Jinqiu Yang,
- Abstract要約: マルチモジュール自律運転システム(ADS)におけるシステムレベルのテストを行うSimsVを提案する。
SimsVは、ADSの知覚障害をターゲットとし、システム全体に対する知覚障害の影響をさらに評価する。
我々は,オープンソースの運転プラットフォームシミュレータを用いて,商用グレードのレベル4 ADS(Apollo)をテストするためのプロトタイプSimsVを実装した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.530172587010801
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Autonomous Driving Systems (ADS) have made huge progress and started on-road testing or even commercializing trials. ADS are complex and difficult to test: they receive input data from multiple sensors and make decisions using a combination of multiple deep neural network models and code logic. The safety of ADS is of utmost importance as their misbehavior can result in costly catastrophes, including the loss of human life. In this work, we propose SimsV, which performs system-level testing on multi-module ADS. SimsV targets perception failures of ADS and further assesses the impact of perception failure on the system as a whole. SimsV leverages a high-fidelity simulator for test input and oracle generation by continuously applying predefined mutation operators. In addition, SimsV leverages various metrics to guide the testing process. We implemented a prototype SimsV for testing a commercial-grade Level 4 ADS (i.e., Apollo) using a popular open-source driving platform simulator. Our evaluation shows that SimsV is capable of finding weaknesses in the perception of Apollo. Furthermore, we show that by exploiting such weakness, SimsV finds severe problems in Apollo, including collisions.
- Abstract（参考訳）: 自律運転システム(ADS)は大きな進歩を遂げ、道路上でのテストや商業化試験を開始している。
複数のセンサーから入力データを受信し、複数のディープニューラルネットワークモデルとコードロジックを組み合わせて決定する。
ADSの安全性は、その不行が人命の喪失を含むコストのかかる災害を引き起こす可能性があるため、最も重要である。
本研究では,マルチモジュールADS上でシステムレベルのテストを行うSimsVを提案する。
SimsVは、ADSの知覚障害をターゲットとし、システム全体に対する知覚障害の影響をさらに評価する。
SimsVは、事前定義された突然変異演算子を継続的に適用することにより、テスト入力とオラクル生成のための高忠実度シミュレータを利用する。
さらに、SimsVはさまざまなメトリクスを活用してテストプロセスをガイドする。
我々は,オープンソースの運転プラットフォームシミュレータを用いて,商用グレードのレベル4ADS(Apollo)をテストするプロトタイプSimsVを実装した。
評価の結果,SimsVはアポロの知覚の弱点を見つけることができることがわかった。
さらに,このような弱点を活用することで,シムズVはアポロ計画の衝突を含む深刻な問題に遭遇することを示した。
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