論文の概要: Comparing Normalizing Flows with Kernel Density Estimation in Estimating Risk of Automated Driving Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22429v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 07:16:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.053946
• Title: Comparing Normalizing Flows with Kernel Density Estimation in Estimating Risk of Automated Driving Systems
• Title（参考訳）: 自動走行システムのリスク推定における正規化流れとカーネル密度推定の比較
• Authors: Erwin de Gelder, Maren Buermann, Olaf Op den Camp,
• Abstract要約: 本稿では,パラメータの確率密度関数 (PDF) の推定に正規化フロー (NF) を用いることを検討する。 NF は、単純な基底分布を可逆写像と微分可能写像の列を用いて複素分布に変換する生成モデルのクラスである。 我々は、ADSのリスクとリスクの不確実性を定量化するためのNFの有効性を示し、その性能をカーネル密度推定(KDE)と比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0533738606966752
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The development of safety validation methods is essential for the safe deployment and operation of Automated Driving Systems (ADSs). One of the goals of safety validation is to prospectively evaluate the risk of an ADS dealing with real-world traffic. Scenario-based assessment is a widely-used approach, where test cases are derived from real-world driving data. To allow for a quantitative analysis of the system performance, the exposure of the scenarios must be accurately estimated. The exposure of scenarios at parameter level is expressed using a Probability Density Function (PDF). However, assumptions about the PDF, such as parameter independence, can introduce errors, while avoiding assumptions often leads to oversimplified models with limited parameters to mitigate the curse of dimensionality. This paper considers the use of Normalizing Flows (NF) for estimating the PDF of the parameters. NF are a class of generative models that transform a simple base distribution into a complex one using a sequence of invertible and differentiable mappings, enabling flexible, high-dimensional density estimation without restrictive assumptions on the PDF's shape. We demonstrate the effectiveness of NF in quantifying risk and risk uncertainty of an ADS, comparing its performance with Kernel Density Estimation (KDE), a traditional method for non-parametric PDF estimation. While NF require more computational resources compared to KDE, NF is less sensitive to the curse of dimensionality. As a result, NF can improve risk uncertainty estimation, offering a more precise assessment of an ADS's safety. This work illustrates the potential of NF in scenario-based safety. Future work involves experimenting more with using NF for scenario generation and optimizing the NF architecture, transformation types, and training hyperparameters to further enhance their applicability.
• Abstract（参考訳）: ADS(Automated Driving Systems)の安全な展開と運用には,安全性検証手法の開発が不可欠である。 安全性検証の目標の1つは、現実世界のトラフィックを扱うADSのリスクを将来的に評価することである。 シナリオベースのアセスメントは、テストケースが実世界の運転データから導出される、広く使われているアプローチである。 システムの性能を定量的に分析するためには、シナリオの露出を正確に推定する必要がある。 パラメータレベルでのシナリオの露出は確率密度関数(PDF)を使って表現される。 しかし、パラメータ独立のようなPDFに関する仮定は誤りをもたらすが、仮定を避けることはしばしば、次元の呪いを軽減するために限られたパラメータを持つ過度に単純化されたモデルをもたらす。 本稿では,パラメータのPDF推定に正規化フロー(NF)を用いることを検討する。 NF は、単純な基底分布を可逆かつ微分可能な写像の列を用いて複素空間に変換する生成モデルのクラスであり、PDF の形状に制限的な仮定を伴わずに、柔軟で高次元の密度推定を可能にする。 非パラメトリックPDF推定法であるKernel Density Estimation (KDE) と比較し, リスクとリスクの不確実性を定量化するためのNFの有効性を示す。 NF は KDE よりも多くの計算資源を必要とするが、NF は次元の呪いに敏感ではない。 その結果、NFはリスク不確実性の推定を改善し、ADSの安全性をより正確に評価することができる。 この研究はシナリオベースの安全性におけるNFの可能性を示している。 今後の作業では、シナリオ生成にNFを使用したり、NFアーキテクチャを最適化したり、トランスフォーメーションタイプ、ハイパーパラメータをトレーニングしたりすることで、適用性をさらに向上する。

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