日本フィジカルAI新聞

世界のフィジカルAIを、日本語で。

自動運転テストarXiv:2103.01288

ベジェ曲線と探索による自動車線維持システム試験用の難易度の高い道路網の自動生成

Automatic Generation of Challenging Road Networks for ALKS Testing based on Bezier Curves and Search

シェア:XThreadsFacebookLINEはてブBluesky

ベジェ曲線の制御点を探索することで、自動車線維持システムが車線を逸脱するような厳しい道路形状を自動生成し、仮想テストの効率を評価した論文。

著者: Florian Klück, Lorenz Klampfl, Franz Wotawa

分類: cs.SE, cs.RO

原文アブストラクト

In this paper, we outline an approach for automatic generation of challenging road networks for virtual testing of an automated lane keep system. Based on a set of control points, we construct a parametric curve that represents a road network, which defines the dynamic driving task an automated lane keep system equipped vehicle has to perform. Changing control points has global influence on the resulting road geometry. Our approach uses search to find a set of control points that results in a challenging road geometry, eventually forcing the vehicle to leave the intended path. We evaluated our approach in three different search-configurations regarding test efficiency and practical applicability for automatic virtual testing of an automated lane keep system.

関連論文

  1. 1Boston Dynamics、車輪付きAtlasの研究試作機を紹介研究・技術
  2. 2Hugging Face、ロボット学習基盤「LeRobot v0.7.0」を公開 対話操作と大規模データ学習に対応新製品・発表
  3. 3AGIBOTのG2 6台、上海のコンビニで24時間試験 1,730タスクを実施量産・展開
  4. 4Agility Robotics、ナスダックで取引開始 米国初の人型ロボット専業上場企業と報道業界動向
  5. 5UC BerkeleyとNVIDIAの研究者、AIエージェントでロボット制御コードを仮想環境で改善研究・技術
PR本紙発行元 EmplifAI