Nov, 2023

自动驾驶车辆可靠性保障测试规划

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TL;DR基于统计方法，本文旨在填补自动驾驶可靠性保证测试计划方面的空白，通过开发基于经常发生事件数据的自动驾驶可靠性保证测试的统计方法，探索自动驾驶可靠性保证测试计划中多个利益标准之间的关系，并提供实际应用建议。通过使用加利福尼亚州机动车辆部门自动驾驶测试计划的故障事件数据来说明所提出的可靠性保证测试计划方法。
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发现论文，激发创造
  • 从操作测试中评估安全关键系统：自动驾驶汽车研究

    使用保守贝叶斯推断方法，探讨从技术层面如何评估自动驾驶系统，维护其高可靠性和安全性。

    Aug, 2020

  • 自动驾驶车辆与人工智能的测试：来自网络安全、透明度、稳健性和公平性的观点与挑战

    本研究探讨了将人工智能（AI）整合到自动驾驶汽车（AVs）中的复杂性，研究了 AI 组件引入的挑战以及对测试程序的影响，重点关注了可信 AI 的一些基本要求。涵盖了 AI 在 AVs 的各个操作层面上的作用、欧盟 AI 法案对 AVs 的影响以及 ADAS 和 ADS 的新测试方法的需求。本文还对网络安全审核的重要性、AI 决策过程中的可解释性需求以及评估 AVs 中预测系统的稳健性和道德行为的协议进行了详细分析。该论文确定了重大挑战，并提出了 AI 在 AV 技术研究与发展中的未来方向，突出了跨学科专业知识的需求。

    Feb, 2024

  • 通过罕见事件模拟实现可扩展的自动驾驶汽车端到端测试

    开发了一种模拟框架，使用深度学习感知和控制算法来测试现代自动驾驶系统，通过自适应重要性采样方法来估计基于标准交通行为的意外概率，相对于蒙特卡洛抽样，可以提速 2-20 倍，并且比真实道路测试快 10-300 倍（P 为处理器数量）。

    Oct, 2018

  • 自动驾驶车辆安全的高效黑盒评估

    研究实施了一种模拟测试框架来评估自动驾驶汽车系统的性能，并采用自适应重要性抽样方法加速稀有事件概率评估，评估了 Comma AI 的 OpenPilot，对自主车辆技术的测试和验证提出了新的方法。

    Dec, 2019

  • 自动驾驶车辆安全性：基于模型与基于人工智能两种方法的调查

    本文调查研究自动驾驶汽车的安全性保障问题，重点关注控制架构、风险评估与管理策略、基于人工智能和基于模型的方法的研究，并探讨了安全保障技术和安全框架的标准化 / 概括方法。

    May, 2023

  • 自主驾驶汽车的正式场景测试：从仿真到现实世界

    本文提出了一种基于形式化方法的智能汽车自动场景测试的新方法，结合仿真和实际测试，并通过实验验证形式化仿真可以有效识别可在跑道上运行的测试用例，仿真和真实世界之间的差距可以得到系统评估和弥合。

    Mar, 2020

  • 高速公路自动驾驶车辆的自适应应激测试新框架

    我们提出了一个基于自适应压力测试方法的新框架，用于系统地探索可能导致安全问题的角落案例，以提高自动驾驶汽车的安全性和可靠性。

    Feb, 2024

  • 自主车辆的自适应应力测试

    本文提出了一种测试自动驾驶汽车决策制定系统的方法，该方法使用强化学习算法找到最可能发生故障的场景，通过模拟车辆接近人行横道的情况证明了该方法的通用性。

    Feb, 2019

  • 基于仿真的带机器学习组件的自动驾驶车辆对抗测试生成

    本文针对包含机器学习组件的自动驾驶系统，提出了一个测试框架，利用测试用例生成和自动实现方法进行评估，并演示了如何使用覆盖数组等测试用例生成方法以及需求实现方法来自动识别问题情景，从而提高自动驾驶系统的可靠性。

    Apr, 2018

  • 对自动驾驶计划器抗拒恶意攻击的鲁棒性评估

    通过概率信任模型评估自动驾驶规划程序的鲁棒性，力求帮助研究人员评估机器学习规划器对抗攻击的保护措施。提议评估过程基于敌对性评估，即难度估计对手决定有效诱导不安全行为的条件，展示了该方法在基于基于摄像头的物体检测器的规划保护中的应用。

    May, 2022