論文の概要: Open Challenges in the Formal Verification of Autonomous Driving
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14520v1
- Date: Thu, 21 Nov 2024 18:09:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-25 15:04:17.507401
- Title: Open Challenges in the Formal Verification of Autonomous Driving
- Title(参考訳): 自律運転の形式的検証におけるオープンチャレンジ
- Authors: Paolo Burgio, Angelo Ferrando, Marco Villani,
- Abstract要約: 本稿では,自律走行システムの実例について述べる。
開発と統合に関連する重要なオープンな課題を特定します。
システム信頼性と安全性を確保するために,形式的検証手法がこれらの課題にどのように対処できるかを検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: In the realm of autonomous driving, the development and integration of highly complex and heterogeneous systems are standard practice. Modern vehicles are not monolithic systems; instead, they are composed of diverse hardware components, each running its own software systems. An autonomous vehicle comprises numerous independent components, often developed by different and potentially competing companies. This diversity poses significant challenges for the certification process, as it necessitates certifying components that may not disclose their internal behaviour (black-boxes). In this paper, we present a real-world case study of an autonomous driving system, identify key open challenges associated with its development and integration, and explore how formal verification techniques can address these challenges to ensure system reliability and safety.
- Abstract(参考訳): 自律運転の領域では、高度に複雑で異質なシステムの開発と統合が標準的実践である。
現代の車両はモノリシックなシステムではなく、様々なハードウェアコンポーネントで構成され、それぞれが独自のソフトウェアシステムを実行する。
自動運転車は多数の独立した部品で構成されており、しばしば異なる企業や潜在的に競合する企業によって開発されている。
この多様性は、内部の振る舞い(ブラックボックス)を開示しないかもしれない認証コンポーネントを必要とするため、認定プロセスに重大な課題をもたらす。
本稿では,自律走行システムの実例研究を行い,その開発と統合に関連する重要なオープン課題を特定し,システムの信頼性と安全性を確保するために,形式的検証技術がこれらの課題にどう対処できるかを考察する。
関連論文リスト
- Exploring the Interplay Between Video Generation and World Models in Autonomous Driving: A Survey [61.39993881402787]
世界モデルとビデオ生成は、自動運転の領域において重要な技術である。
本稿では,この2つの技術の関係について検討する。
映像生成モデルと世界モデルとの相互作用を分析することにより,重要な課題と今後の研究方向性を明らかにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-05T08:58:35Z) - The RoboDrive Challenge: Drive Anytime Anywhere in Any Condition [136.32656319458158]
2024年のRoboDrive Challengeは、駆動認識技術の発展を促進するために作られた。
今年の挑戦は5つの異なるトラックで構成され、11カ国の93の機関から140の登録チームが集まった。
競争は15の最高パフォーマンスのソリューションで頂点に達した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-14T17:59:57Z) - On STPA for Distributed Development of Safe Autonomous Driving: An Interview Study [0.7851536646859475]
System-Theoretic Process Analysis (STPA)は、防衛や航空宇宙といった安全関連分野に適用される新しい手法である。
STPAは、分散システム開発とマルチアトラクション設計レベルを備えた自動車システム工学において、完全には有効でない前提条件を前提としている。
これは継続的開発とデプロイメントにおける保守性の問題と見なすことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-14T15:56:02Z) - Security Challenges in Autonomous Systems Design [1.864621482724548]
人間のコントロールから独立すると、このようなシステムのサイバーセキュリティはさらに重要になる。
人間のコントロールから独立すると、このようなシステムのサイバーセキュリティはさらに重要になる。
本稿では,技術の現状を徹底的に議論し,新たなセキュリティ課題を特定し,研究の方向性を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-05T09:17:39Z) - LLM4Drive: A Survey of Large Language Models for Autonomous Driving [62.10344445241105]
大規模言語モデル(LLM)は、文脈理解、論理的推論、回答生成などの能力を示した。
本稿では,自動走行のための大規模言語モデル (LLM4AD) に関する研究ラインを体系的にレビューする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-02T07:23:33Z) - Drive Anywhere: Generalizable End-to-end Autonomous Driving with
Multi-modal Foundation Models [114.69732301904419]
本稿では、画像とテキストで検索可能な表現から、運転決定を提供することができる、エンドツーエンドのオープンセット(環境/シーン)自律運転を適用するアプローチを提案する。
当社のアプローチでは, 多様なテストにおいて非並列的な結果を示すと同時に, アウト・オブ・ディストリビューションの状況において, はるかに高いロバスト性を実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-26T17:56:35Z) - Future Vision of Dynamic Certification Schemes for Autonomous Systems [3.151005833357807]
私たちは、重大な安全リスクをもたらす可能性のある、現在の認定戦略に関するいくつかの問題を特定します。
我々は、絶えず進化するシステムにおけるソフトウェア変更の不適切な反映と、システムの協力に対するサポートの欠如を強調します。
その他の欠点としては、認定の焦点が狭く、自律的なソフトウェアシステムの倫理的振る舞いを無視することが挙げられる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-20T19:06:57Z) - Rethinking Certification for Higher Trust and Ethical Safeguarding of
Autonomous Systems [6.24907186790431]
自律運転システムの現在の認定プロセスを変更する必要性について論じる。
提案した認証戦略に関するいくつかの問題を特定し,システムに大きな影響を与える可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-16T15:19:25Z) - Scalable Vehicle Re-Identification via Self-Supervision [66.2562538902156]
自動車再同定は、都市規模の車両分析システムにおいて重要な要素の1つである。
車両再設計のための最先端のソリューションの多くは、既存のre-idベンチマークの精度向上に重点を置いており、計算の複雑さを無視することが多い。
推論時間に1つのネットワークのみを使用する自己教師型学習によって、シンプルで効果的なハイブリッドソリューションを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-16T12:14:42Z) - Differentiable Control Barrier Functions for Vision-based End-to-End
Autonomous Driving [100.57791628642624]
本稿では,視覚に基づくエンドツーエンド自動運転のための安全保証学習フレームワークを提案する。
我々は、勾配降下によりエンドツーエンドに訓練された微分制御バリア関数(dCBF)を備えた学習システムを設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-04T16:14:33Z) - Systems Challenges for Trustworthy Embodied Systems [0.0]
エンボディシステムと呼ばれる、ますます自律的かつ自律的な新世代のシステムの開発が進んでいる。
実施されたシステムの振る舞いを有益な方法で調整し、人間中心の社会的価値との整合性を確保し、安全で信頼性の高い人間と機械の相互作用を設計することが不可欠である。
我々は、急進的なシステム工学が組み込みシステムからエンボディドシステムへの気候に到達し、状況を認識し、意図的に駆動され、爆発的に進化し、ほとんど予測不可能で、ますます自律的なエンボディドシステムのダイナミックフェデレーションの信頼性を保証していると論じている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-10T15:52:17Z)
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。