論文の概要: Driving in Corner Case: A Real-World Adversarial Closed-Loop Evaluation Platform for End-to-End Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.16055v1
• Date: Thu, 18 Dec 2025 00:41:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-19 18:10:31.864299
• Title: Driving in Corner Case: A Real-World Adversarial Closed-Loop Evaluation Platform for End-to-End Autonomous Driving
• Title（参考訳）: コーナケースでの運転: エンド・ツー・エンド自動運転のための実世界対応型クローズド・ループ評価プラットフォーム
• Authors: Jiaheng Geng, Jiatong Du, Xinyu Zhang, Ye Li, Panqu Wang, Yanjun Huang,
• Abstract要約: 現実世界で収集が難しい安全クリティカルなコーナーケースは、エンドツーエンドの自動運転を評価する上で非常に重要です。 本稿では,現実のシーンにおける対角的相互作用を生成可能な,エンドツーエンドの自動運転のためのクローズドループ評価プラットフォームを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.976330360550802
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Safety-critical corner cases, difficult to collect in the real world, are crucial for evaluating end-to-end autonomous driving. Adversarial interaction is an effective method to generate such safety-critical corner cases. While existing adversarial evaluation methods are built for models operating in simplified simulation environments, adversarial evaluation for real-world end-to-end autonomous driving has been little explored. To address this challenge, we propose a closed-loop evaluation platform for end-to-end autonomous driving, which can generate adversarial interactions in real-world scenes. In our platform, the real-world image generator cooperates with an adversarial traffic policy to evaluate various end-to-end models trained on real-world data. The generator, based on flow matching, efficiently and stably generates real-world images according to the traffic environment information. The efficient adversarial surrounding vehicle policy is designed to model challenging interactions and create corner cases that current autonomous driving systems struggle to handle. Experimental results demonstrate that the platform can generate realistic driving images efficiently. Through evaluating the end-to-end models such as UniAD and VAD, we demonstrate that based on the adversarial policy, our platform evaluates the performance degradation of the tested model in corner cases. This result indicates that this platform can effectively detect the model's potential issues, which will facilitate the safety and robustness of end-to-end autonomous driving.
• Abstract（参考訳）: 現実世界で収集が難しい安全クリティカルなコーナーケースは、エンドツーエンドの自動運転を評価する上で非常に重要です。 敵対的相互作用は、そのような安全クリティカルコーナーケースを生成する効果的な方法である。 シミュレーション環境を単純化したモデルに対して,既存の対向評価手法を構築しているが,実世界のエンドツーエンド自動運転に対する対向評価はほとんど検討されていない。 この課題に対処するために,現実のシーンにおける対角的相互作用を生成可能な,エンドツーエンドの自動運転のためのクローズドループ評価プラットフォームを提案する。 我々のプラットフォームでは、実世界の画像生成装置は、実世界のデータに基づいて訓練された様々なエンド・ツー・エンド・エンド・モデルを評価するために、敵の交通政策と連携する。 ジェネレータは、フローマッチングに基づいて、交通環境情報に応じて、効率よく安定して現実世界の画像を生成する。 効率的な対向的な車両ポリシーは、挑戦的な相互作用をモデル化し、現在の自動運転システムが対処に苦慮しているコーナーケースを作成するように設計されている。 実験結果から, 現実的な駆動画像を効率よく生成できることが示唆された。 我々は,UniADやVADといったエンド・ツー・エンド・エンド・モデルの評価を通じて,本プラットフォームがコーナーケースにおけるテストモデルの性能劣化を評価することを実証した。 この結果は、このプラットフォームがモデルの潜在的な問題を効果的に検出し、エンド・ツー・エンドの自動運転の安全性と堅牢性を促進することを示唆している。

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