以 Scenic 与 VerifAI 应对 IEEE 自动驾驶测试挑战赛
软件工程
2021-09-01 v1 人工智能
摘要
本文总结了我们在 IEEE AV 测试挑战赛中以仿真测试自动驾驶车辆（AVs）的形式化方法。我们展示了一种系统性测试框架，其利用了我们先前关于智能信息物理系统形式化驱动仿真的工作。首先，为建模并生成涉及多智能体的交互场景，我们使用了 Scenic——一种用于指定场景的概率编程语言。一个 Scenic 程序将抽象场景定义为物理对象及其随时间行为的配置上的分布。从抽象场景中采样可得到许多不同的具体场景，这些场景可作为 AV 的测试用例运行。从编码抽象驾驶场景的 Scenic 程序出发，我们可以使用 VerifAI 工具包在场景中搜索相对于多种 AV 评估指标的失败案例。我们通过从多种真实交通场景出发，为一个开源自动驾驶系统 Apollo 识别具体失败场景，证明了我们测试框架的有效性。
引用
@article{arxiv.2108.13796,
title = {Addressing the IEEE AV Test Challenge with Scenic and VerifAI},
author = {Kesav Viswanadha and Francis Indaheng and Justin Wong and Edward Kim and Ellen Kalvan and Yash Pant and Daniel J. Fremont and Sanjit A. Seshia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.13796},
year = {2021}
}
备注
Accepted to the IEEE AITest Conference 2021