Safety2Drive: Safety-Critical Scenario Benchmark for the Evaluation of Autonomous Driving

要約

自律運転（AD）システムには、高レベルの安全保証が必要です。
Longest6やBench2Driveなどのオープンソースベンチマークで実証されたADの大幅な進歩にもかかわらず、既存のデータセットには、ADの機能的安全性を包括的に評価するための閉ループテストのための規制に準拠したシナリオライブラリがまだありません。
一方、現実世界の広告事故は、現在の駆動データセットで過小評価されています。
この希少性は、広告パフォーマンスの不十分な評価につながり、安全検証と実際の展開にリスクをもたらします。
これらの課題に対処するために、広告システムを評価するために設計された安全性が批判的なシナリオライブラリであるSafety2Driveを提案します。
Safety2Driveは3つの重要な貢献を提供します。
（1）Safety2Driveは、標準規制で必要なテスト項目を包括的にカバーし、70のAD機能テスト項目を含んでいます。
（2）Safety2Driveは、安全性の高いシナリオの一般化をサポートします。
自然環境の腐敗や敵対的な攻撃などの安全性の脅威を注入する能力があります。
（3）Safety2Driveは多次元評価をサポートします。
ADシステムの評価に加えて、オブジェクト検出やレーン検出など、さまざまな知覚タスクの評価もサポートしています。
Safety2Driveは、シナリオ構築から検証までのパラダイムを提供し、ADの安全な展開のための標準化されたテストフレームワークを確立します。

要約(オリジナル)

Autonomous Driving (AD) systems demand the high levels of safety assurance. Despite significant advancements in AD demonstrated on open-source benchmarks like Longest6 and Bench2Drive, existing datasets still lack regulatory-compliant scenario libraries for closed-loop testing to comprehensively evaluate the functional safety of AD. Meanwhile, real-world AD accidents are underrepresented in current driving datasets. This scarcity leads to inadequate evaluation of AD performance, posing risks to safety validation and practical deployment. To address these challenges, we propose Safety2Drive, a safety-critical scenario library designed to evaluate AD systems. Safety2Drive offers three key contributions. (1) Safety2Drive comprehensively covers the test items required by standard regulations and contains 70 AD function test items. (2) Safety2Drive supports the safety-critical scenario generalization. It has the ability to inject safety threats such as natural environment corruptions and adversarial attacks cross camera and LiDAR sensors. (3) Safety2Drive supports multi-dimensional evaluation. In addition to the evaluation of AD systems, it also supports the evaluation of various perception tasks, such as object detection and lane detection. Safety2Drive provides a paradigm from scenario construction to validation, establishing a standardized test framework for the safe deployment of AD.

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