自動運転車における障害物検出の誤りに対する検証可能な衝突回避

Kernkonzepte

本研究は、深層学習ベースの知覚システムの障害物存在検出の誤りに対して、決定論的な故障許容を提供する Perception Simplex (PS) フレームワークを提案する。PSは、検証可能な障害物検出アルゴリズムを使用して、不検証可能なディープニューラルネットワークベースの検出器の誤りを特定し、適切な修正措置を講じる。

Zusammenfassung

本研究は、自動運転車における深層学習ベースの知覚システムの安全性に関する課題に取り組んでいる。自動運転車の致命的な事故の多くは、知覚システムの障害物存在検出の誤りが原因となっている。

まず、安全上重要な障害物検出の最小限の要件を定義する。これには、障害物の分類や高さ情報は必要ではなく、距離と投影のみが重要である。次に、既存のLiDARベースの幾何学的障害物検出アルゴリズムであるDepth Clusteringについて、その能力と限界を明確にする検出可能性モデルを確立する。

その上で、Perception Simplex (PS)フレームワークを設計、分析、実装する。PSは、検証可能な障害物検出アルゴリズムと不検証可能な深層学習ベースの知覚システムを組み合わせ、障害物存在検出の誤りに対する決定論的な故障許容を提供する。ソフトウェアインザループシミュレーションを通じて、PSの性能を評価し、障害物存在検出の誤りに対する堅牢な安全性保証を実証する。

Statistiken

LiDARセンサの高さは2.184 mである。
LiDARの最大有効範囲は75 mである。
障害物の高さは変数であり、地面からの角度は0度から8度の範囲にある。
地面除去のしきい角度は10度に設定されている。

Zitate

なし

Wichtige Erkenntnisse aus

Perception Simplex

by Ayoosh Bansa... um arxiv.org 04-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2209.01710.pdf

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