Determining the Tactical Challenge of Scenarios to Efficiently Test Automated Driving Systems

要約

自動運転システム (ADS) のシナリオベースのテストと安全性検証に関連するテスト シナリオの選択は依然として困難です。
シナリオの関連性の重要な側面は、シナリオが ADS にもたらす課題です。
シナリオの課題を計算するための既存の方法は、指標値の観点から課題を表現することを目的としています。
メトリック値は、最も困難なシナリオまたは最も困難なシナリオを選択するのに役立ちます。
ただし、関連するテスト シナリオを効率的に選択するための重要な情報である、問題の原因について人間が解釈できる情報は提供できません。
したがって、この文書では、シナリオを分析し、必要な最小限の車線変更とその難易度の観点から課題を説明することで、この問題を軽減する課題記述方法を紹介します。
この方法をさまざまな高速道路シナリオに適用すると、複雑なシナリオを分析し、関連するテスト シナリオを選択するために使用できるわかりやすい説明を提供できることがわかりました。

要約(オリジナル)

The selection of relevant test scenarios for the scenario-based testing and safety validation of automated driving systems (ADSs) remains challenging. An important aspect of the relevance of a scenario is the challenge it poses for an ADS. Existing methods for calculating the challenge of a scenario aim to express the challenge in terms of a metric value. Metric values are useful to select the least or most challenging scenario. However, they fail to provide human-interpretable information on the cause of the challenge which is critical information for the efficient selection of relevant test scenarios. Therefore, this paper presents the Challenge Description Method that mitigates this issue by analyzing scenarios and providing a description of their challenge in terms of the minimum required lane changes and their difficulty. Applying the method to different highway scenarios showed that it is capable of analyzing complex scenarios and providing easy-to-understand descriptions that can be used to select relevant test scenarios.

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