基于多级危险定义的道路交叉口交通情景自动生成
软件工程
2026-05-27 v2
摘要
为确保其安全使用，自动驾驶车辆（AVs）必须满足严格的认证标准，这些标准涉及在（任意）情景中安全执行机动动作，而其他行为者则执行其预期的机动动作。为此，现有的情景生成方法通过优化搜索来派生具有高危险情景可能性的情景。在本文中，我们假设在道路交叉口，潜在危险主要源于单个行为者执行其指定高层次机动动作的路径重叠。作为面向 AV 认证的一步，我们提出了一种方法，用于派生给定道路交叉口的完整（潜在危险）抽象情景集合，即分配给行为者（包括 AV）的所有抽象路径排列（包括 AV 之外的可能抽象路径）。从这些抽象情景中，我们推导出行为者必须遵循的确切路径，以指导基于仿真的测试向可能的碰撞。我们进行了大量实验，以评估在两个具有递增外部行为者数量的真实道路交叉口上生成的情景中，基于最新学习方法的 AV 控制器行为。结果表明，受测试的 AV 在仿真中参与的不安全行为比例不断增加，这些不安全行为随功能级和逻辑级情景属性的变化而变化。
引用
@article{arxiv.2410.07079,
title = {Automated and Complete Generation of Traffic Scenarios at Road Junctions Using a Multi-level Danger Definition},
author = {Aren A. Babikian and Attila Ficsor and Oszkár Semeráth and Gunter Mussbacher and Dániel Varró},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.07079},
year = {2026}
}