本研究では、SPARQ と呼ばれるQ-ネットワークベースのシステムレベルの安全監視アルゴリズムを提案している。SPARQ は、実時間でプランの安全性を評価し、知覚障害が検出された場合に安全な回復計画を生成することができる。
SPARQ の主な特徴は以下の通りである:
SPARQ は、nuPlan-Vegas データセットを用いた実験で、従来のリーチャビリティベースの手法と比較して優れた性能を示した。特に、安全性と性能のバランスが良く、安全上重要な検出に対する精度と再現率が高いことが確認された。また、知覚障害がない場合でも、一般的な安全フィルターとして機能し、96%の危険な計画を検出できることが示された。
SPARQ は、自動運転システムの安全性向上に大きく貢献できる革新的なアプローチである。今後は、分布シフトに対するロバスト性の向上や、自然言語入力への対応など、さらなる発展が期待される。
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