要約
環境認識は、自動運転システム (ADS) によって実行される動的運転タスクの基本的な部分です。
人工知能 (AI) ベースのアプローチは、環境認識を実現するための古典的な技術よりも普及しています。
現在の自動車システムの安全関連規格である国際標準化機構 (ISO) 26262 および ISO 21448 は、包括的な要件仕様の存在を前提としています。
これらの仕様は、自動車システムの機能を厳密にテストし、安全規制への準拠をチェックするための基礎として機能します。
ただし、AI ベースの認識システムには完全な要件仕様がありません。
代わりに、AI ベースの認識システムをトレーニングするために大規模なデータセットが使用されます。
この論文では、カメラと LiDAR センサーにそれぞれ基づいた、ADS の二重 AI ベースの環境認識の機能ランタイム監視のための機能モニターを紹介します。
機能モニターの適用性を評価するために、モデルカーを使用して制御された実験室環境でシナリオに基づいた定性的な評価を実施します。
次に、評価結果について説明し、モニターのパフォーマンスと実際のアプリケーションへの適合性についての洞察を提供します。
要約(オリジナル)
Environment perception is a fundamental part of the dynamic driving task executed by Autonomous Driving Systems (ADS). Artificial Intelligence (AI)-based approaches have prevailed over classical techniques for realizing the environment perception. Current safety-relevant standards for automotive systems, International Organization for Standardization (ISO) 26262 and ISO 21448, assume the existence of comprehensive requirements specifications. These specifications serve as the basis on which the functionality of an automotive system can be rigorously tested and checked for compliance with safety regulations. However, AI-based perception systems do not have complete requirements specification. Instead, large datasets are used to train AI-based perception systems. This paper presents a function monitor for the functional runtime monitoring of a two-folded AI-based environment perception for ADS, based respectively on camera and LiDAR sensors. To evaluate the applicability of the function monitor, we conduct a qualitative scenario-based evaluation in a controlled laboratory environment using a model car. The evaluation results then are discussed to provide insights into the monitor’s performance and its suitability for real-world applications.
arxiv情報
| 著者 | Iqra Aslam,Abhishek Buragohain,Daniel Bamal,Adina Aniculaesei,Meng Zhang,Andreas Rausch |
| 発行日 | 2024-12-21 20:21:49+00:00 |
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