用于评估自动驾驶系统感知的综合安全指标
机器人学
2025-12-17 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
对环境的完整感知及其正确解释是自动驾驶汽车的关键。物体感知是汽车周围感知的主要组成部分。目前已存在 various 指标用于评估物体感知。然而,物体的重要性会因其速度、姿态、距离、尺寸或因漏检导致的碰撞潜在损伤而有所不同。因此,必须考虑这些额外参数才能进行安全评估。我们提出了一种新的安全指标,将整合上述所有参数,并返回针对物体感知的单一易于解释的安全评估得分。该新指标使用真实数据集和虚拟数据集进行评估,并与最先进的指标进行比较。
引用
@article{arxiv.2512.14367,
title = {A Comprehensive Safety Metric to Evaluate Perception in Autonomous Systems},
author = {Georg Volk and Jörg Gamerdinger and Alexander von Bernuth and Oliver Bringmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.14367},
year = {2025}
}
备注
Accepted at IEEE ITSC 2020