Der Artikel präsentiert einen NeRF-basierten Simulator für das Testen von Softwaresystemen für autonomes Fahren. Der Simulator lernt aus Sequenzen von Sensordaten aus der realen Welt und ermöglicht Rekonfigurationen und Renderingvorgänge neuer, unbekannter Szenarien.
In dieser Arbeit verwenden wir unseren Simulator, um die Reaktionen von Modellen für autonomes Fahren auf sicherheitskritische Szenarien zu testen, die vom Europäischen Programm für die Bewertung neuer Kraftfahrzeuge (Euro NCAP) inspiriert sind. Unsere Auswertung zeigt, dass hochmoderne End-to-End-Planer zwar in nominellen Fahrsituationen in einer Open-Loop-Umgebung hervorragend abschneiden, aber in unseren sicherheitskritischen Szenarien in einer Closed-Loop-Umgebung kritische Mängel aufweisen. Dies unterstreicht die Notwendigkeit von Verbesserungen bei der Sicherheit und Praxistauglichkeit von End-to-End-Planern.
Durch die öffentliche Bereitstellung unseres Simulators und unserer Szenarien als leicht zu bedienende Bewertungssuite laden wir die Forschungsgemeinschaft ein, ihre Modelle für autonomes Fahren in kontrollierten, aber hochkonfigurierbaren und anspruchsvollen sensorrealistischen Umgebungen zu erforschen, zu verfeinern und zu validieren.
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by Will... : arxiv.org 04-12-2024
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