論文の概要: SimADFuzz: Simulation-Feedback Fuzz Testing for Autonomous Driving Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13802v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 12:49:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 16:48:23.608067
• Title: SimADFuzz: Simulation-Feedback Fuzz Testing for Autonomous Driving Systems
• Title（参考訳）: SimADFuzz: 自律運転システムのためのシミュレーションフィードバックファズテスト
• Authors: Huiwen Yang, Yu Zhou, Taolue Chen,
• Abstract要約: SimADFuzzは、自律運転システムにおける違反を明らかにする高品質なシナリオを生成するように設計された、新しいフレームワークである。 SimADFuzzは、シナリオ選択を最適化するために、ADS違反の可能性を評価する違反予測モデルを採用している。 総合的な実験により、SimADFuzzは32以上のユニークな違反を識別することで最先端のファズーより優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.738863204900633
• License:
• Abstract: Autonomous driving systems (ADS) have achieved remarkable progress in recent years. However, ensuring their safety and reliability remains a critical challenge due to the complexity and uncertainty of driving scenarios. In this paper, we focus on simulation testing for ADS, where generating diverse and effective testing scenarios is a central task. Existing fuzz testing methods face limitations, such as overlooking the temporal and spatial dynamics of scenarios and failing to leverage simulation feedback (e.g., speed, acceleration and heading) to guide scenario selection and mutation. To address these issues, we propose SimADFuzz, a novel framework designed to generate high-quality scenarios that reveal violations in ADS behavior. Specifically, SimADFuzz employs violation prediction models, which evaluate the likelihood of ADS violations, to optimize scenario selection. Moreover, SimADFuzz proposes distance-guided mutation strategies to enhance interactions among vehicles in offspring scenarios, thereby triggering more edge-case behaviors of vehicles. Comprehensive experiments demonstrate that SimADFuzz outperforms state-of-the-art fuzzers by identifying 32 more unique violations, including 4 reproducible cases of vehicle-vehicle and vehicle-pedestrian collisions. These results demonstrate SimADFuzz's effectiveness in enhancing the robustness and safety of autonomous driving systems.
• Abstract（参考訳）: 近年,自律運転システム (ADS) は目覚ましい進歩を遂げている。 しかし、運転シナリオの複雑さと不確実性のため、安全性と信頼性の確保は依然として重要な課題である。 本稿では,多種多様な効率的なテストシナリオを生成するADSのシミュレーションテストに焦点をあてる。 既存のファズテスト手法では、シナリオの時間的・空間的ダイナミクスを見落とし、シナリオの選択と突然変異を導くシミュレーションフィードバック(例えば、速度、加速度、方向)を利用できないといった制限に直面している。 これらの問題に対処するために,ADSの動作に違反することを示す高品質シナリオを生成するための新しいフレームワークであるSimADFuzzを提案する。 具体的には、SimADFuzzは、シナリオ選択を最適化するために、ADS違反の可能性を評価する違反予測モデルを採用している。 さらに、SimADFuzzは、子孫シナリオにおける車両間の相互作用を強化するために、距離誘導突然変異戦略を提案する。 包括的な実験により、SimADFuzzは車両と車両と歩行者の衝突の再現可能な4つのケースを含む32のユニークな違反を識別することで、最先端のファズーよりも優れていることが示された。 これらの結果は、自律運転システムの堅牢性と安全性を高めるSimADFuzzの有効性を示している。

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