在场地数据中识别场景以支持高度自动驾驶系统验证
机器人学
2022-05-05 v3
摘要
基于场景的高度自动驾驶功能验证方法,依赖于利用软件在环仿真搜索驾驶场景的安全关键特征。该搜索需要关于真实交通中场景形态与概率的信息。本文工作旨在开发一种在场地数据中识别重新定义的逻辑驾驶场景的方法,以便随后推导此类信息。更确切地说,我们以某个交通场景为例,开发、实现并验证了一种合适的方法。所提方法基于场景的定性建模,可在抽象化的场地数据中检测。该抽象通过使用由领域模型表示的本体通用元素实现。已发表的此类抽象方法被讨论并针对给定应用具体化。通过对第一组测试数据的考察,表明所开发方法是识别进一步驾驶场景的合适途径。
引用
@article{arxiv.2203.03515,
title = {Identifying Scenarios in Field Data to Enable Validation of Highly Automated Driving Systems},
author = {Christian Reichenbächer and Maximilian Rasch and Zafer Kayatas and Florian Wirthmüller and Jochen Hipp and Thao Dang and Oliver Bringmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.03515},
year = {2022}
}
备注
9 pages, 5 figures