利用局部离群因子算法度量自动驾驶车辆运动的新颖性
机器学习
2021-04-27 v1 人工智能
摘要
在意外条件或场景下，由于自动驾驶车辆（AV）当时所拥有的规则集或经验有限，更可能采取异常的、未规划的动作。使AV能够实时度量其运动的新颖程度，或有助于减少任何可能的负面后果。我们提出一种基于局部离群因子（LOF）算法的方法来量化该新颖性度量。我们从捕获车辆运动的惯性测量单元（IMU）传感器读数中提取特征。我们遵循仅使用正常数据拟合模型的新颖性检测思路。利用真实世界车辆任务所得数据集，我们证明所提度量能在一定程度上量化新颖程度。最后，模型性能评估确认我们的新颖性度量具有实用性。
引用
@article{arxiv.2104.11970,
title = {Measuring Novelty in Autonomous Vehicles Motion Using Local Outlier Factor Algorithm},
author = {Hassan Alsawadi and Muhammad Bilal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.11970},
year = {2021}
}