論文の概要: AI-Augmented Metamorphic Testing for Comprehensive Validation of Autonomous Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12208v1
• Date: Sun, 16 Feb 2025 23:31:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:07:23.923165
• Title: AI-Augmented Metamorphic Testing for Comprehensive Validation of Autonomous Vehicles
• Title（参考訳）: 自動車の総合検証のためのAIによるメタモルフィックテスト
• Authors: Tony Zhang, Burak Kantarci, Umair Siddique,
• Abstract要約: 自動運転車は交通機関に革命をもたらす可能性があるが、安全を確保することは大きな課題だ。 従来のテスト手法では、システムの振る舞いが正しいかどうかを判断するオラクルの問題を含む、重要な制限に直面している。 我々は、安定拡散のようなAI駆動画像生成ツールを統合することで、メタモルフィックテスト(MT)を強化することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.237068561453082
• License:
• Abstract: Self-driving cars have the potential to revolutionize transportation, but ensuring their safety remains a significant challenge. These systems must navigate a variety of unexpected scenarios on the road, and their complexity poses substantial difficulties for thorough testing. Conventional testing methodologies face critical limitations, including the oracle problem determining whether the systems behavior is correct and the inability to exhaustively recreate a range of situations a self-driving car may encounter. While Metamorphic Testing (MT) offers a partial solution to these challenges, its application is often limited by simplistic modifications to test scenarios. In this position paper, we propose enhancing MT by integrating AI-driven image generation tools, such as Stable Diffusion, to improve testing methodologies. These tools can generate nuanced variations of driving scenarios within the operational design domain (ODD)for example, altering weather conditions, modifying environmental elements, or adjusting lane markings while preserving the critical features necessary for system evaluation. This approach enables reproducible testing, efficient reuse of test criteria, and comprehensive evaluation of a self-driving systems performance across diverse scenarios, thereby addressing key gaps in current testing practices.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車は交通機関に革命をもたらす可能性があるが、安全を確保することは大きな課題だ。 これらのシステムは道路上の様々な予期せぬシナリオをナビゲートしなければなりません。 従来のテスト手法では、システムの動作が正しいかどうかを判断するオラクルの問題や、自動運転車が遭遇する可能性のあるさまざまな状況を完全に再現できないなど、重要な制限に直面している。 メタモルフィックテスト(MT)はこれらの課題に対する部分的な解決策を提供するが、そのアプリケーションはテストシナリオの単純化によって制限されることが多い。 本稿では,安定拡散などのAI駆動画像生成ツールを統合してMT向上手法を提案する。 これらのツールは、例えば、気象条件の変更、環境要素の変更、レーンマーキングの調整など、運用設計領域(ODD)内での運転シナリオの微妙なバリエーションを生成することができる。 このアプローチは、再現可能なテスト、テスト基準の効率的な再利用、さまざまなシナリオにわたる自動運転システムパフォーマンスの包括的な評価を可能にし、現在のテストプラクティスにおける重要なギャップに対処する。

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