論文の概要: Credibility-Weighted Pricing of Autonomous Vehicle Liability Under Operational Design Domain Shift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.17451v1
• Date: Tue, 16 Jun 2026 03:09:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-17 17:15:32.232497
• Title: Credibility-Weighted Pricing of Autonomous Vehicle Liability Under Operational Design Domain Shift
• Title（参考訳）: 運転設計領域シフト下における自動運転車の信頼性重み付け価格設定
• Authors: Doyeon Jang,
• Abstract要約: 我々は,学習されたODD類似カーネルを介して,都市,ソフトウェアバージョン,領域をまたがる階層的ベイズ信頼性フレームワークを提案する。 パワー分析は、学習したカーネルの利点が、約12のデプロイされた都市で検出可能であることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automated Driving System deployments create a foundational ratemaking challenge: sparse experience, shifting operational design domains, and non-stationary risk across software releases. We propose a hierarchical Bayesian credibility framework pooling across cities, software versions, and territories via a learned ODD-similarity kernel, nesting Buhlmann-Straub as a limiting case. Demonstrated on 648 verified-engaged Waymo crashes across four U.S. metros from the NHTSA Standing General Order database against 116 million matched miles, city-aggregate credibility weights are moderate (0.12-0.46), partial pooling decisively outperforms no pooling, and a power analysis shows the learned kernel's advantage becomes detectable at approximately twelve deployed cities.
• Abstract（参考訳）: 自動運転システムデプロイメントは、スパースエクスペリエンス、運用設計ドメインのシフト、ソフトウェアリリース全体の非定常リスクといった、基本的なレートメイキングの課題を生み出します。 我々は,都市,ソフトウェアバージョン,領域をまたいだ階層的なベイズ的信頼性フレームワークを,学習されたODD類似性カーネルを通じて提案し,Buhlmann-Straubを制約ケースとしてネストする。 NHTSAスタンディング・ジェネラル・オーダー(英語版)データベース(英語版)から米国4つの都市で、648件の確認済みWaymo事故(英語版)が示され、1億6600万マイル(約1億6600万マイル)に到達し、市全体の信頼度は適度(0.12-0.46)、部分プールは決定的にプールよりも優れており、パワー分析により、学習されたカーネルの利点が約12のデプロイされた都市で検出されることが示されている。

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