論文の概要: From Dashcam Videos to Driving Simulations: Stress Testing Automated Vehicles against Rare Events

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16027v2
• Date: Mon, 27 Jan 2025 17:43:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:52:24.790645
• Title: From Dashcam Videos to Driving Simulations: Stress Testing Automated Vehicles against Rare Events
• Title（参考訳）: ダッシュカム動画から運転シミュレーションまで:ストレステスト自動化車両
• Authors: Yan Miao, Georgios Fainekos, Bardh Hoxha, Hideki Okamoto, Danil Prokhorov, Sayan Mitra,
• Abstract要約: 現実的な運転シナリオを用いたシミュレーションにおける自動運転システム(ADS)のテストは、その性能を検証する上で重要である。 本稿では,現実の自動車事故映像の詳細なシミュレーションシナリオへの変換を自動化する新しいフレームワークを提案する。 予備結果は,完全自動化と人的介入を伴わず,リアルタイム変換を数分で完了させるという,かなりの時間効率を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.132984904858975
• License:
• Abstract: Testing Automated Driving Systems (ADS) in simulation with realistic driving scenarios is important for verifying their performance. However, converting real-world driving videos into simulation scenarios is a significant challenge due to the complexity of interpreting high-dimensional video data and the time-consuming nature of precise manual scenario reconstruction. In this work, we propose a novel framework that automates the conversion of real-world car crash videos into detailed simulation scenarios for ADS testing. Our approach leverages prompt-engineered Video Language Models(VLM) to transform dashcam footage into SCENIC scripts, which define the environment and driving behaviors in the CARLA simulator, enabling the generation of realistic simulation scenarios. Importantly, rather than solely aiming for one-to-one scenario reconstruction, our framework focuses on capturing the essential driving behaviors from the original video while offering flexibility in parameters such as weather or road conditions to facilitate search-based testing. Additionally, we introduce a similarity metric that helps iteratively refine the generated scenario through feedback by comparing key features of driving behaviors between the real and simulated videos. Our preliminary results demonstrate substantial time efficiency, finishing the real-to-sim conversion in minutes with full automation and no human intervention, while maintaining high fidelity to the original driving events.
• Abstract（参考訳）: 現実的な運転シナリオを用いたシミュレーションにおける自動運転システム(ADS)のテストは、その性能を検証する上で重要である。 しかし、実世界の運転映像をシミュレーションシナリオに変換することは、高次元映像データの解釈の複雑さと正確な手動のシナリオ再構成の時間的特性により大きな課題である。 本研究では,ADSテストの詳細なシミュレーションシナリオに現実のカークラッシュ映像を自動変換する新しいフレームワークを提案する。 提案手法は,ビデオ言語モデル(VLM)を利用して,映像をSCENICスクリプトに変換し,CARLAシミュレータの環境と運転行動を定義し,現実的なシミュレーションシナリオの生成を可能にする。 重要なことに,本フレームワークは,1対1のシナリオ再構築を目的とするのではなく,オリジナルビデオから本質的な運転行動を捉えつつ,天気や道路条件などのパラメータの柔軟性を提供し,検索ベースのテストを容易にすることに焦点を当てている。 さらに,実写映像とシミュレート映像の駆動動作の重要な特徴を比較することで,フィードバックを通じて生成シナリオを反復的に洗練する類似度指標を提案する。 予備的な結果から、実時間変換を完全自動化し、人間の介入なしに数分で完了し、元の運転イベントに対して高い忠実さを維持しながら、相当な時間効率を示すことができた。

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