論文の概要: The Role of Road Features and Vehicle Dynamics in Cost-Effective Autonomous Vehicles Safety Testing: Insights from Instance Space Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.21066v1
• Date: Sun, 22 Mar 2026 05:20:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-24 19:11:39.222543
• Title: The Role of Road Features and Vehicle Dynamics in Cost-Effective Autonomous Vehicles Safety Testing: Insights from Instance Space Analysis
• Title（参考訳）: コスト効果のある自動運転車の安全試験における道路特性と車両動力学の役割:事例空間分析からの考察
• Authors: Victor Crespo-Rodriguez, Christian Birchler, Neelofar, Aldeida Aleti, Sebastiano Panichella,
• Abstract要約: テストシナリオの静的および動的特徴とその依存性間の関係がAVテストシナリオの結果にどのように影響するかを実証的に分析する。 本研究は, 検査結果に影響を及ぼす重要な特徴(安全クリティカル状態につながるかによっては, 有効・非有効)を同定する。 その結果、静的特徴と動的特徴を組み合わせることで予測精度が向上し、両方の特徴タイプでトレーニングされたモデルで確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.980657645669528
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Context: Simulation-based testing is a cost-efficient alternative to field testing for Autonomous Vehicles (AVs), but generating safety-critical test cases is challenging due to the vast search space. Prior work has studied static (road features) and dynamic (AV behavior) features of test scenarios separately, but their inter-dependencies are underexplored. Objective: In this paper, we describe an empirical to analyze how static and dynamic featuresof test scenarios, and their inter-dependencies, influence AV test scenario outcomes. Method: This study proposes an integrated approach using Instance Space Analysis (ISA) toevaluate both types of features, identify key influences on AV safety, and predict test outcomeswithout execution. Results: Our study identifies critical features affecting test outcomes (effective/ineffective, depending on whether it leads to a safety-critical condition). Results show that combining static and dynamic features improves prediction accuracy, confirmed by models trained on both feature types outperforming models trained with only one type of feature. Conclusion: The interplay of static and dynamic features enhances fault detection in AV testing. This research underscores the importance of integrating both types of features to create more effective testing frameworks for autonomous systems. Key contributions include: (1) a unified framework for AV safety assessment, (2) identification of influential features using ISA, and (3) efficient test outcome prediction for optimized regression testing.
• Abstract（参考訳）: コンテキスト: シミュレーションベースのテストは、自律走行車(AV)のフィールドテストに代わるコスト効率のよいテストである。 以前の作業では、テストシナリオの静的(ロード機能)と動的(AV動作)の機能を別々に研究していましたが、依存関係間の関係は過小評価されています。 目的:本論文では,テストシナリオの静的および動的特徴とその依存性,AVテストシナリオの結果に与える影響を実証的に分析する。 方法: 本研究は, 事例空間解析 (ISA) を用いて, 両方の特徴を評価し, AV の安全性に重要な影響を同定し, 実行を伴わないテスト結果の予測を行う統合的手法を提案する。 結果: 本研究は, 検査結果に影響を及ぼす重要な特徴(安全性に悪影響を及ぼすかどうかによっては, 有効・無効)を同定した。 その結果、静的特徴と動的特徴を組み合わせることで予測精度が向上し、両方の特徴型で訓練されたモデルが1つの特徴型で訓練されたモデルよりも優れていたことが判明した。 結論: 静的特徴と動的特徴の相互作用により、AVテストにおける障害検出が強化される。 この研究は、自律システムのためのより効率的なテストフレームワークを作成するために、両方のタイプの機能を統合することの重要性を強調している。 主な貢献は,(1)AV安全性評価のための統合されたフレームワーク,(2)ISAを用いた影響力のある特徴の同定,(3)最適化回帰テストのための効率的なテスト結果予測である。

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