一种类 NCAP 的自动驾驶汽车安全性指标
机器人学
2021-04-05 v1 人工智能
摘要
本文提出一种评估自动驾驶汽车安全性的机制。它在汽车必须避免与对手发生碰撞的场景中评估汽车的安全性。该机制的核心是一种称为安全自杀式距离（SKD）的安全性度量，它计算安全对手轨迹集合与靠近安全轨迹的自杀式轨迹集合之间的平均相似度。自杀式轨迹基于不确定性下的规划技术（即部分可观测马尔可夫决策过程）生成，以考虑对手视角下部分观测到的汽车策略。我们发现 SKD 与将对手的无碰撞轨迹因微小形变变为碰撞轨迹的概率上界成反比。我们在一个场景上进行了系统测试：对手为在受评估汽车前方横穿单车道行人的行人——这是 Euro-NCAP 自动驾驶紧急制动弱势道路使用者（VRU）测试中的场景之一。在基础控制器汽车上的仿真测试以及使用高保真仿真器对机器学习控制器的测试表明，SKD 用于度量自动驾驶汽车安全性具有 promising 的结果。此外，每次仿真测试耗时低于 11 秒，使得从仿真生成计算 SKD 所需的充分统计量可在四核台式机上于 25 分钟内完成。
引用
@article{arxiv.2104.00859,
title = {An NCAP-like Safety Indicator for Self-Driving Cars},
author = {Jimy Cai Huang and Hanna Kurniawati},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.00859},
year = {2021}
}