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J-GLOBAL ID：201702256428239062   整理番号：17A1271339

自律車両の試験と評価のための多様なと挑戦的シナリオの自動生成【Powered by NICT】

Automated generation of diverse and challenging scenarios for test and evaluation of autonomous vehicles

著者 (3件)： Mullins Galen E. (Department of Mechanical Engineering and Institute for Systems Research, University of Maryland, College Park, MD 20742, USA) ,  Stankiewicz Paul G. (Johns Hopkins University Applied Physics Laboratory, 11100 Johns Hopkins Road, Laurel, Maryland 20723, USA) ,  Gupta Satyandra K. (Department of Aerospace and Mechanical Engineering and Center for Advanced Manufacturing, University of Southern California, Los Angeles, California 90089, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICRA  ページ： 1443-1450  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 性能モードにおける臨界転移を示すブラックボックス自律システムのためのテストシナリオを生成するための新しい方法を提案した。複雑な環境では,すべてのサブシステムのための要求に適合すると断層をしなくても,その指定ミッションで失敗する自律システムが可能である。自律システムは,複数の専用目的間の選択をしなければならない可能性があるときは尚更である。故障検出による試験ロバスト性の標準的アプローチは直接システムを刺激し,システム要求の違反を検出した。我々のアプローチは,代わりに模擬環境における完全ミッションによる自律システムを実行すると高レベルミッション基準に基づく性能を測定することによって異なっていた。結果は様々な性能モードを運動試験を受けるオートノーマス系のための挑戦的なシナリオを探索する方法である。適応サンプリングを利用する異なる性能モード間の境界に存在する試験シナリオのための状態空間を知的に探索。さらに,教師なしクラスタリング技術を用いて,それらの性能モードによるシナリオを分類し自律システムの挙動の変化を診断で最も効果的であるものを分類できた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ブラックボックス ,  ロバスト性 ,  *自律系 ,  運動負荷 ,  臨界 ,  故障検出
準シソーラス用語： 状態空間 ,  サブシステム ,  *自動生成 ,  *自律性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 信頼性  (KB04040H) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 自律 ,  試験 ,  評価 ,  シナリオ ,  自動生成