基于高斯过程分类的自动驾驶车辆评估性能边界识别
机器学习
2019-07-12 v1 机器人学
应用统计
机器学习
摘要
安全性是推进自动驾驶车辆部署的关键方面。当前的测试实践尚不充分，而超越现有实践会导致不可行的测试需求，例如需在公共道路上行驶数十亿公里。自动驾驶车辆面临数量不限的场景，应测试其对最具挑战性场景的处理能力，这引出了如何确定此类极端案例的问题。我们提出了一种利用高斯过程分类识别性能边界（即这些极端案例所在位置）的方法。我们还在一项典型的交通拥堵接近场景中展示了该分类方法，表明其可行且可带来更高效的测试实践。
引用
@article{arxiv.1907.05364,
title = {Performance Boundary Identification for the Evaluation of Automated Vehicles using Gaussian Process Classification},
author = {Felix Batsch and Alireza Daneshkhah and Madeline Cheah and Stratis Kanarachos and Anthony Baxendale},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.05364},
year = {2019}
}
备注
6 pages, 5 figures, accepted at 2019 IEEE Intelligent Transportation Systems Conference - ITSC 2019, Auckland, New Zealand, October 2019