論文の概要: TRACE: Topology-aware Reconstruction of Accidents in CARLA for AV Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.22068v1
• Date: Thu, 23 Apr 2026 20:48:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-27 15:36:26.266784
• Title: TRACE: Topology-aware Reconstruction of Accidents in CARLA for AV Evaluation
• Title（参考訳）: TRACE:AV評価のためのCARLAにおける事故のトポロジカル・アウェア・リコンストラクション
• Authors: Nahian Salsabil, Sebastian Elbaum,
• Abstract要約: 我々は,NHTSA事故報告を高忠実度CARLAシミュレーションに再構築するパイプラインであるTRACEを紹介する。 このパイプラインを用いて、さまざまな衝突タイプ、道路トポロジ、事前クラッシュ操作を含む52の多様な事故シナリオのベンチマークをキュレートした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Validating Autonomous Vehicles (AVs) requires exposure to rare, safety-critical scenarios, infrequent in routine driving data. Existing benchmarks address this by generating synthetic conflicts or mapping accident descriptions to abstract road geometries, failing to capture the topological complexity of real-world crashes. We introduce TRACE , a pipeline that automates the reconstruction of NHTSA crash reports into high-fidelity CARLA simulations by (1) retrieving site-specific OpenStreetMap data to preserve exact road topology, (2) leveraging Large Language Models to infer vehicles' initial state from road geometry and pre-crash maneuvers, and (3) generating simulation trajectories from semi-structured report data. Using this pipeline, we curated a benchmark of 52 diverse accident scenarios covering varied collision types, road topologies, and pre-crash maneuvers, providing a challenging open source resource for testing AV systems against real-world failures.
• Abstract（参考訳）: 自律走行車(AV)の検証には、日常的な運転データが少ない稀で安全に重要なシナリオに曝露する必要がある。 既存のベンチマークでは、合成コンフリクトを生成したり、事故記述を抽象的な道路地形にマッピングすることでこの問題に対処している。 道路トポロジを正確に保存するために,(1)サイト固有のOpenStreetMapデータを取得すること,(2)大型言語モデルを活用して道路形状と事前クラッシュ操作から車両の初期状態を推定すること,(3)半構造化レポートデータからシミュレーショントラジェクトリを生成することにより,NHTSAクラッシュレポートの高忠実度CARLAシミュレーションへの再構築を自動化するパイプラインであるTRACEを紹介する。 このパイプラインを使用して、さまざまな衝突タイプ、道路トポロジ、事前クラッシュ操作をカバーする52のさまざまな事故シナリオのベンチマークをキュレートし、現実の障害に対してAVシステムをテストするための挑戦的なオープンソースリソースを提供しました。

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