論文の概要: A Method for the Runtime Validation of AI-based Environment Perception in Automated Driving System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16762v1
- Date: Sat, 21 Dec 2024 20:21:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 19:42:48.08713
- Title: A Method for the Runtime Validation of AI-based Environment Perception in Automated Driving System
- Title（参考訳）: 自動走行システムにおけるAIによる環境認識の実行時検証法
- Authors: Iqra Aslam, Abhishek Buragohain, Daniel Bamal, Adina Aniculaesei, Meng Zhang, Andreas Rausch,
- Abstract要約: 環境認識は、自律運転システムによって実行される動的運転タスクの基本的な部分である。
現在の自動車システムの安全関連規格は、包括的な要求仕様の存在を前提としている。
本稿では,AIを用いたADS環境認識のための機能的ランタイム監視のための関数モニタを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.369782235753731
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Environment perception is a fundamental part of the dynamic driving task executed by Autonomous Driving Systems (ADS). Artificial Intelligence (AI)-based approaches have prevailed over classical techniques for realizing the environment perception. Current safety-relevant standards for automotive systems, International Organization for Standardization (ISO) 26262 and ISO 21448, assume the existence of comprehensive requirements specifications. These specifications serve as the basis on which the functionality of an automotive system can be rigorously tested and checked for compliance with safety regulations. However, AI-based perception systems do not have complete requirements specification. Instead, large datasets are used to train AI-based perception systems. This paper presents a function monitor for the functional runtime monitoring of a two-folded AI-based environment perception for ADS, based respectively on camera and LiDAR sensors. To evaluate the applicability of the function monitor, we conduct a qualitative scenario-based evaluation in a controlled laboratory environment using a model car. The evaluation results then are discussed to provide insights into the monitor's performance and its suitability for real-world applications.
- Abstract（参考訳）: 環境認識は、自律運転システム(ADS)によって実行される動的運転タスクの基本的な部分である。
人工知能(AI)ベースのアプローチは、環境認識を実現するための古典的なテクニックよりも一般的である。
現在の自動車システムの安全関連規格であるISO 26262とISO 21448は、包括的な要求仕様の存在を前提としている。
これらの仕様は、自動車システムの機能を厳格にテストし、安全規則に従ってチェックできる基盤となる。
しかし、AIベースの知覚システムは完全な要求仕様を持っていない。
代わりに、大規模なデータセットを使用して、AIベースの知覚システムをトレーニングする。
本稿では,カメラとLiDARセンサをベースとした,ADSのための2次元AIベースの環境認識機能監視のための機能モニタを提案する。
機能モニタの適用性を評価するため,モデルカーを用いた制御実験環境において,定性的なシナリオベース評価を行う。
評価結果は,実世界のアプリケーションに対して,モニタの性能と適合性に関する洞察を提供するために議論される。
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