AdvFuzz: Finding More Violations Caused by the EGO Vehicle in Simulation Testing by Adversarial NPC Vehicles

要約

最近、自動運転システム (ADS) の開発に向けた学術および産業界の取り組みが大幅に高まっています。
ADS テスト用の多様な運転シナリオを生成するために、多数のシミュレーション テスト アプローチが提案されています。
ただし、これらの以前のアプローチによって生成されたシナリオは静的であり、EGO 車両と NPC 車両間の相互作用が欠如しているため、違反シナリオを見つけるのに平均して長い時間がかかります。
さらに、彼らが発見した違反の多くは NPC 車両の攻撃的な行動によって引き起こされており、ADS のバグは明らかにされていません。
この研究では、敵対的 NPC 車両の概念を提案し、主要な車線 (都市道路や高速道路など) で敵対的シナリオを生成するための新しいシミュレーション テスト アプローチである AdvFuzz を導入します。
AdvFuzz は、NPC 車両が EGO 車両と動的に対話できるようにし、NPC 車両の動作を規制して、EGO 車両によって引き起こされるより多くの違反シナリオをより迅速に発見します。
AdvFuzz をランダムなアプローチと 3 つの最先端のシナリオベースのテスト アプローチと比較します。
私たちの実験では、AdvFuzz が 12 時間で他の 4 つのアプローチと比較して 198.34% 多くの違反シナリオを生成でき、EGO 車両によって引き起こされる違反の割合が 87.04% に増加します。これは他のアプローチの 7 倍以上です。
さらに、AdvFuzz は、他のアプローチよりも EGO 車両によって引き起こされた 1 つの違反を発見するのに少なくとも 92.21% 高速です。

要約(オリジナル)

Recently, there has been a significant escalation in both academic and industrial commitment towards the development of autonomous driving systems (ADSs). A number of simulation testing approaches have been proposed to generate diverse driving scenarios for ADS testing. However, scenarios generated by these previous approaches are static and lack interactions between the EGO vehicle and the NPC vehicles, resulting in a large amount of time on average to find violation scenarios. Besides, a large number of the violations they found are caused by aggressive behaviors of NPC vehicles, revealing none bugs of ADS. In this work, we propose the concept of adversarial NPC vehicles and introduce AdvFuzz, a novel simulation testing approach, to generate adversarial scenarios on main lanes (e.g., urban roads and highways). AdvFuzz allows NPC vehicles to dynamically interact with the EGO vehicle and regulates the behaviors of NPC vehicles, finding more violation scenarios caused by the EGO vehicle more quickly. We compare AdvFuzz with a random approach and three state-of-the-art scenario-based testing approaches. Our experiments demonstrate that AdvFuzz can generate 198.34% more violation scenarios compared to the other four approaches in 12 hours and increase the proportion of violations caused by the EGO vehicle to 87.04%, which is more than 7 times that of other approaches. Additionally, AdvFuzz is at least 92.21% faster in finding one violation caused by the EGO vehicle than that of the other approaches.

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