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

要約

自動運転システム（ADS）のシナリオに基づくテストと安全性検証のために、適切なテストシナリオを選択することは依然として困難である。シナリオの関連性の重要な側面は、そのシナリオが ADS に与える課題である。シナリオの難易度を計算する既存の方法は、難易度をメトリック値で表現することを目的としている。メトリック値は、最も難易度の低いシナリオまたは最も難易度の高いシナリオを選択するために有用である。しかしながら、それらは、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、チャレンジの原因に関する人間が解釈可能な情報を提供することができない。そこで、本論文では、シナリオを分析し、必要最小限の車線変更とその難易度という観点から、その難易度の説明を提供することにより、この問題を軽減するチャレンジ記述法を提示する。本手法を様々な高速道路シナリオに適用した結果、複雑なシナリオを分析し、適切なテストシナリオを選択するために使用できる分かりやすい説明を提供できることが示された。

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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