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

要約

自動運転車 (AV) は、堅牢な認識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当てています。
このような評価方法は、AV 内で使用される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と思われます。
この論文では、空間モダリティと時間モダリティの両方を利用する、時空間知覚ロジック (STPL) と呼ばれるロジックを紹介します。
STPL では、空間演算子と時間演算子を使用して知覚データの推論が可能になります。
STPL の大きな利点の 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、知覚システムの機能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可能な STPL のフラグメントを特定します。
最後に、AV 認識システムのさまざまな仕様を示し、STPL を使用したオフライン モニタリングを通じて表現および分析できる要件の種類を強調します。

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 operators. One major advantage of STPL is that it facilitates basic sanity checks on the functional 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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