Khái niệm cốt lõi
自動運転システムの物体認識は、安全な運用前に品質とロバスト性のテストを通過する必要がある。そのようなテストでは通常、真陽性(TP)、偽陽性(FP)、偽陰性(FN)検出を識別し、それらを指標に集計する。しかし、TPsやFPs/FNsの識別方法について包括的な定義が欠けているため、本論文ではこれらの識別に関連する機能的側面と実装の詳細をチェックリストとして提供する。
Tóm tắt
本論文は、自動運転システムの物体認識の品質とロバスト性をテストするための、TPsやFPs/FNsの識別方法に関するチェックリストを提供する。
まず、テストセットのラベリングポリシーについて説明する。その後、視野、遮蔽の扱い、安全関連領域、マッチング基準、時間的・確率的問題、その他の側面について詳述する。
チェックリストは完全に形式化できないが、テストの曖昧さを最小限に抑えることができ、物体認識に関する記述をより信頼性の高いものにすることができる。
具体的には以下の点について説明している:
参照システム(ReS)の視野範囲と、システム間の視野の関係
遮蔽物への対応方法
安全上重要な領域と非テスト領域の定義
物体のマッチング基準
時間的な同期と確率的な表現への対応
その他の実装上の考慮事項
最後に、提案したチェックリストを2つの具体的なテストオラクルに適用した例を示す。
Thống kê
検出対象物体の位置や速度などの重要な指標を含む文章はない。