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

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。