Formalizing and Evaluating Requirements of Perception Systems for Automated Vehicles using Spatio-Temporal Perception Logic

要約

自動運転車（AV）は、堅牢な知覚システムに大きく依存しています。
ビジョンシステムを評価するための現在の方法は、主にフレームごとのパフォーマンスに焦点を合わせています。
このような評価方法は、AV内で使用された場合の知覚サブシステムのパフォーマンスを評価するには不十分であるように思われます。
この論文では、空間的モダリティと時間的モダリティの両方を利用するロジック（時空間知覚ロジック（STPL）と呼ばれる）を紹介します。
STPLは、空間的および時間的関係を使用して知覚データを推論することを可能にします。
STPLの主な利点の1つは、場合によってはグラウンドトゥルースデータがなくても、知覚システムのリアルタイムパフォーマンスに関する基本的な健全性チェックが容易になることです。
多項式時間でオフラインで効率的に監視できるSTPLのフラグメントを識別します。
最後に、STPLを使用したオフライン監視を通じて表現および分析できる要件のタイプを強調するために、AV知覚システムのさまざまな仕様を示します。

要約(オリジナル)

Automated vehicles (AV) heavily depend on robust perception systems. Current methods for evaluating vision systems focus mainly on frame-by-frame performance. Such evaluation methods appear to be inadequate in assessing the performance of a perception subsystem when used within an AV. In this paper, we present a logic — referred to as Spatio-Temporal Perception Logic (STPL) — which utilizes both spatial and temporal modalities. STPL enables reasoning over perception data using spatial and temporal relations. One major advantage of STPL is that it facilitates basic sanity checks on the real-time performance of the perception system, even without ground-truth data in some cases. We identify a fragment of STPL which is efficiently monitorable offline in polynomial time. Finally, we present a range of specifications for AV perception systems to highlight the types of requirements that can be expressed and analyzed through offline monitoring with STPL.

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