論文の概要: Toward the Right Analytical Model and System Software for Autonomous Driving Systems: Open Problems and Research Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.04129v1
- Date: Sun, 05 Jul 2026 06:10:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-07 22:26:29.836951
- Title: Toward the Right Analytical Model and System Software for Autonomous Driving Systems: Open Problems and Research Directions
- Title（参考訳）: 自律運転システムのための正しい分析モデルとシステムソフトウェア:オープン問題と研究の方向性
- Abstract要約: 本稿では, 時間制約単位, タイミング指標, 資源モデル, 実行時変動性, 安全性統合の5つの側面について, 残りのギャップについて検討する。
このことは、ADシステムのタイミングを判断するために分析モデルが必要なのか、実際のプラットフォーム上でそれらのモデルを実現し、観察し、強制するためにシステムソフトウェアが必要なのか、という2つの問いを提起する。
- 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: Autonomous driving (AD) systems continuously transform multi-rate and asynchronous sensor streams into vehicle actuation through graphs of callbacks, nodes, and middleware components. In such systems, temporal correctness cannot be characterized by the execution time or deadline of an individual task alone: localization and perception chains run in parallel, fuse data with different timestamps, converge at planning, and propagate through control to actuation. Moreover, the demand for high processing capability places AD systems on high-performance processors with multicore parallelism and GPU acceleration, where execution times vary strongly with the input scene, hardware state, and co-running work. Rare deadline misses at runtime therefore cannot be ruled out, and safety is preserved through fail-safe mechanisms such as the minimal-risk maneuver (MRM). This raises a two-sided question: what analytical models are needed to reason about timing in AD systems, and what system software is needed to realize, observe, and enforce those models on real platforms? On the analytical side, real-time research has evolved from periodic/sporadic tasks, directed acyclic graphs (DAGs), pipelines, mixed-criticality systems, and timer-/event-driven models toward end-to-end latency along cause-effect chains, data freshness, timing disparity, probabilistic timing, highest-criticality fail-safe operation, and early deadline-miss detection. On the system-software side, AD stacks and middleware, such as Autoware and ROS~2, expose both the opportunities and limitations of implementing analyzable timing behavior through executors, communication layers, tracing tools, and evaluation frameworks. This paper surveys these two lines of work and identifies the remaining gaps along five dimensions: units of timing constraints, timing metrics, resource models, execution-time variability, and safety integration...
- Abstract（参考訳）: 自律運転(AD)システムは、コールバック、ノード、ミドルウェアコンポーネントのグラフを通じて、マルチレートおよび非同期センサーストリームを車両のアクティベーションに継続的に変換する。
このようなシステムでは、時間的正確性は個々のタスクの実行時間または終了時間によって特徴づけられず、ローカライゼーションと知覚連鎖は並列に実行され、異なるタイムスタンプでデータを融合し、計画時に収束し、制御を通してアクティベーションに伝播する。
さらに、高処理能力の要求により、ADシステムはマルチコア並列処理とGPUアクセラレーションを備えた高性能プロセッサに配置され、実行時間は入力シーン、ハードウェア状態、コランニング作業と大きく異なる。
そのため、実行時の遅延期限は除外できず、最小リスク操作(MRM)のようなフェールセーフなメカニズムによって安全性が維持される。
このことは、ADシステムのタイミングを判断するために分析モデルが必要なのか、実際のプラットフォーム上でそれらのモデルを実現し、観察し、強制するためにシステムソフトウェアが必要なのか、という2つの問いを提起する。
分析面では、リアルタイム研究は、周期的/散発的タスク、有向非巡回グラフ(DAG)、パイプライン、混合臨界システム、タイマー/イベント駆動モデルから、原因-影響連鎖、データ更新性、タイミングの相違、確率的タイミング、最高臨界フェールセーフ操作、早期期限-ミス検出へと進化してきた。
システム-ソフトウェア側では、ADスタックと、AutowareやROS~2のようなミドルウェアが、実行層、通信層、トレースツール、評価フレームワークを通じて分析可能なタイミング動作を実装する機会と制限を公開しています。
本稿では、これらの2つの作業行を調査し、タイミング制約の単位、タイミングメトリクス、リソースモデル、実行時可変性、安全統合の5つの次元に沿って残りのギャップを識別する。
関連論文リスト
- PhyAgentOS: A Self-Evolving Operating System for Embodied Agents with Decoupled Cognitive Planning and Physical Execution [49.776611937968]
我々は、スケジューリング、検証、メモリ、ベンチマーク、安全性をシステムレベルのサービスとして提供するPhyAgentOSを紹介します。
セッション中心のセッションは、スケジューリング、互換性、監督された実行、エビデンス収集、受け入れの最小単位として、アクションではなくセッションを扱う。
SessionVerifierは、実行終了とセマンティックタスク完了を、成功、失敗、または再計画のエビデンスに基づいて判断する。
ベンチマークはデプロイメントセッションと検証パスを再利用するので、結果は実際の実行に遡る。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-18T04:46:53Z) - DynAMO:Dynamic Asset Management Orchestration via Topological Multi-Agent Scheduling [0.2333246928962179]
我々はPlan-then-Executeアーキテクチャを用いて検証可能なワークフローグラフを生成するDynAMOを提案する。
独立タスクを動的に識別することで、DynAMOは構造的正確性と安全性を維持する。
並列実行は、シーケンシャルなオーケストレーションよりも、エンドツーエンドのレイテンシを1.6倍削減する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-14T10:54:24Z) - When Freshness Is Not Enough: Distribution-Aware Age of Information for Networked LQR Control [3.688414964949228]
Age of Information (AoI) は無線更新システムの設計において中心的な指標となっている。
本稿では,ネットワーク制御システムにおいて,平均AoIの最小化が実際最適かどうかを検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-03T02:22:46Z) - Step-level Optimization for Efficient Computer-use Agents [51.29573359027217]
我々は、強力なコンピュータ利用エージェントは、実際は高価で遅いと論じている。
本稿では,コンピュータ利用エージェントのためのイベント駆動ステップレベルカスケードを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-29T19:59:36Z) - TimelineReasoner: Advancing Timeline Summarization with Large Reasoning Models [54.737142557469916]
我々は、タイムラインの要約を静的生成からアクティブな推論駆動プロセスに移行するフレームワークであるTimelineReasonerを提案する。
タイムラインの精度,カバレッジ,コヒーレンスの観点から,TimelineReasoner は既存の LLM ベースのTLS 手法よりも優れていることを示す。
この作業はTLSの境界を推し進めるだけでなく、タイムラインの要約のためのLRMベースの推論フレームワークの幅広い可能性を強調している。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-03T12:30:15Z) - Bringing Network Coding into Multi-Robot Systems: Interplay Study for Autonomous Systems over Wireless Communications [48.38270830044451]
通信はマルチロボットシステムのコアイネーブルである。
本稿では,通信損失と遅延を緩和するトランスポート層信頼性機構が,自律通信ループを形成する方法を示す。
本稿では,ロボット間通信の遅延と損失による協調的局所化と,安全クリティカルなオーバーテイク操作の2つのケーススタディを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-18T08:26:17Z) - FusAD: Time-Frequency Fusion with Adaptive Denoising for General Time Series Analysis [92.23551599659186]
時系列分析は、金融、医療、産業、気象学などの分野において重要な役割を果たす。
FusADは多様な時系列タスク用に設計された統合分析フレームワークである。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-16T04:34:27Z) - Process-Centric Analysis of Agentic Software Systems [10.976178600911263]
ソフトウェアシステムにおける時間的・意味的な関係をエンコードするためにGraphectoryを導入する。
2つの支配的エージェントプログラミングモデルの4000のトラジェクトリを解析する。
完全に自動化された分析により、よりリッチなプロンプトを用いたエージェントはより複雑なGraphectoryを示すことが明らかとなった。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-02T04:12:29Z) - Interference-Aware Edge Runtime Prediction with Conformal Matrix Completion [10.776912158818437]
正確なワークロードランタイムの推定は、コンピュータシステムにおける長年の目標である。
本研究では,厳密な保証付き不確実性境界を持つ干渉認識予測を高精度に生成する行列分解法を開発した。
当社のメソッドは、24のユニークなデバイスから収集された新しいWebAssemblyランタイムデータセット上で検証され、予測エラーが5.2% -- 2倍向上した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-09T03:41:32Z) - DriveTransformer: Unified Transformer for Scalable End-to-End Autonomous Driving [62.62464518137153]
DriveTransformerは、スケールアップを簡単にするためのシンプルなE2E-ADフレームワークである。
タスク・セルフ・アテンション、センサー・クロス・アテンション、時間的クロス・アテンションという3つの統合された操作で構成されている。
シミュレーションされたクローズドループベンチマークBench2Driveと、FPSの高い実世界のオープンループベンチマークnuScenesの両方で、最先端のパフォーマンスを実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-07T11:41:18Z) - Monitoring and Diagnosability of Perception Systems [21.25149064251918]
本稿では,認識システムにおける実行時モニタリングと故障検出と識別のための数学的モデルを提案する。
本稿では,LGSVL自動運転シミュレータとApollo Auto自動運転ソフトウェアスタックを用いた実写シミュレーションにおいて,PerSySと呼ばれるモニタリングシステムを実演する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-11T23:03:14Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。