論文の概要: An LSTM-based Test Selection Method for Self-Driving Cars

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03881v1
• Date: Tue, 07 Jan 2025 15:44:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 15:49:56.216882
• Title: An LSTM-based Test Selection Method for Self-Driving Cars
• Title（参考訳）: LSTMによる自動走行車のテスト選択法
• Authors: Ali Güllü, Faiz Ali Shah, Dietmar Pfahl,
• Abstract要約: 本研究は、自動運転車の車線維持システムにおけるテスト選択問題に対処する。 角度や長さなどの道路セグメントの特徴を抽出し,シーケンスとして処理した。 提案したモデルと機械学習ベースのテストセレクタを比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3450023647228841
• License:
• Abstract: Self-driving cars require extensive testing, which can be costly in terms of time. To optimize this process, simple and straightforward tests should be excluded, focusing on challenging tests instead. This study addresses the test selection problem for lane-keeping systems for self-driving cars. Road segment features, such as angles and lengths, were extracted and treated as sequences, enabling classification of the test cases as "safe" or "unsafe" using a long short-term memory (LSTM) model. The proposed model is compared against machine learning-based test selectors. Results demonstrated that the LSTM-based method outperformed machine learning-based methods in accuracy and precision metrics while exhibiting comparable performance in recall and F1 scores. This work introduces a novel deep learning-based approach to the road classification problem, providing an effective solution for self-driving car test selection using a simulation environment.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車には広範なテストが必要で、時間的にもコストがかかる。 このプロセスを最適化するためには、単純で簡単なテストを除外し、代わりに挑戦的なテストに集中する必要がある。 本研究は、自動運転車の車線維持システムにおけるテスト選択問題に対処する。 角度や長さなどの道路セグメントの特徴を抽出してシーケンスとして扱い、長期記憶(LSTM)モデルを用いて、テストケースを"セーフ"または"アンセーフ"と分類できる。 提案したモデルと機械学習ベースのテストセレクタを比較した。 その結果、LSTM法は精度と精度の指標で機械学習法よりも優れており、リコールとF1スコアでは同等のパフォーマンスを示した。 本研究は,道路分類問題に対する新しいディープラーニングに基づくアプローチを導入し,シミュレーション環境を用いた自動運転車のテスト選択に有効なソリューションを提供する。

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