論文の概要: AdvFuzz: Finding More Violations Caused by the EGO Vehicle in Simulation Testing by Adversarial NPC Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19567v1
• Date: Fri, 29 Nov 2024 09:28:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:21:03.337623
• Title: AdvFuzz: Finding More Violations Caused by the EGO Vehicle in Simulation Testing by Adversarial NPC Vehicles
• Title（参考訳）: AdvFuzz: 逆NPC車両によるシミュレーションテストでEGO車両によるより多くの違反を発見
• Authors: You Lu, Yifan Tian, Dingji Wang, Bihuan Chen, Xin Peng,
• Abstract要約: AdvFuzzは、メインレーン上の敵シナリオを生成するための新しいシミュレーションテスト手法である。 NPC車両の挙動を規制し、EGO車両による違反シナリオをより迅速に発見する。 我々の実験は、AdvFuzzが他の4つのアプローチと比較して12時間で198.34%の違反シナリオを発生できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.29410333135358
• License:
• Abstract: Recently, there has been a significant escalation in both academic and industrial commitment towards the development of autonomous driving systems (ADSs). A number of simulation testing approaches have been proposed to generate diverse driving scenarios for ADS testing. However, scenarios generated by these previous approaches are static and lack interactions between the EGO vehicle and the NPC vehicles, resulting in a large amount of time on average to find violation scenarios. Besides, a large number of the violations they found are caused by aggressive behaviors of NPC vehicles, revealing none bugs of ADS. In this work, we propose the concept of adversarial NPC vehicles and introduce AdvFuzz, a novel simulation testing approach, to generate adversarial scenarios on main lanes (e.g., urban roads and highways). AdvFuzz allows NPC vehicles to dynamically interact with the EGO vehicle and regulates the behaviors of NPC vehicles, finding more violation scenarios caused by the EGO vehicle more quickly. We compare AdvFuzz with a random approach and three state-of-the-art scenario-based testing approaches. Our experiments demonstrate that AdvFuzz can generate 198.34% more violation scenarios compared to the other four approaches in 12 hours and increase the proportion of violations caused by the EGO vehicle to 87.04%, which is more than 7 times that of other approaches. Additionally, AdvFuzz is at least 92.21% faster in finding one violation caused by the EGO vehicle than that of the other approaches.
• Abstract（参考訳）: 近年,自律運転システム(ADS)の発展に向けた学術的,産業的両面で大きなエスカレーションが起きている。 ADSテストのための様々な駆動シナリオを生成するために、いくつかのシミュレーションテストアプローチが提案されている。 しかし、これらの従来の手法によって生成されたシナリオは静的であり、EGO車両とNPC車両間の相互作用が欠如しているため、違反シナリオを見つけるのに平均的な時間を要する。 さらに、彼らが発見した多くの違反は、NPC車両の攻撃的な行動によって引き起こされ、ADSのバグは明らかにされていない。 本研究では,NPC車両の対向性の概念を提案し,新しいシミュレーションテスト手法であるAdvFuzzを導入し,幹線道路(都市道路,高速道路など)の対向性シナリオを生成する。 AdvFuzzは、NPC車両がEGO車両と動的に相互作用し、NPC車両の挙動を規制し、EGO車両による違反シナリオをより迅速に発見することを可能にする。 我々はAdvFuzzをランダムなアプローチと3つの最先端シナリオベースのテストアプローチと比較する。 我々の実験は、AdvFuzzが12時間で他の4つのアプローチと比較して198.34%の違反シナリオを発生させ、EGO車両による違反の割合を87.04%に増やすことを実証した。 さらに、AdvFuzzはEGOの車両による違反が他のアプローチよりも少なくとも92.21%高速である。

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