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Finding Critical Scenarios for Automated Driving Systems: A Systematic Mapping Study
IEEE Transactions on Software Engineering ( IF 7.4 ) Pub Date : 2022-04-26 , DOI: 10.1109/tse.2022.3170122 Xinhai Zhang , Jianbo Tao , Kaige Tan , Martin Torngren , Jose Manuel Gaspar Sanchez , Muhammad Rusyadi Ramli , Xin Tao , Magnus Gyllenhammar , Franz Wotawa , Naveen Mohan , Mihai Nica , Hermann Felbinger
IEEE Transactions on Software Engineering ( IF 7.4 ) Pub Date : 2022-04-26 , DOI: 10.1109/tse.2022.3170122 Xinhai Zhang , Jianbo Tao , Kaige Tan , Martin Torngren , Jose Manuel Gaspar Sanchez , Muhammad Rusyadi Ramli , Xin Tao , Magnus Gyllenhammar , Franz Wotawa , Naveen Mohan , Mihai Nica , Hermann Felbinger
Scenario-based approaches have been receiving a huge amount of attention in research and engineering of automated driving systems. Due to the complexity and uncertainty of the driving environment, and the complexity of the driving task itself, the number of possible driving scenarios that an Automated Driving System or Advanced Driving-Assistance System may encounter is virtually infinite. Therefore it is essential to be able to reason about the identification of scenarios and in particular critical ones that may impose unacceptable risk if not considered. Critical scenarios are particularly important to support design, verification and validation efforts, and as a basis for a safety case. In this paper, we present the results of a systematic mapping study in the context of autonomous driving. The main contributions are: (i) introducing a comprehensive taxonomy for critical scenario identification methods; (ii) giving an overview of the state-of-the-art research based on the taxonomy encompassing 86 papers between 2017 and 2020; and (iii) identifying open issues and directions for further research. The provided taxonomy comprises three main perspectives encompassing the problem definition (the why), the solution (the methods to derive scenarios), and the assessment of the established scenarios. In addition, we discuss open research issues considering the perspectives of coverage, practicability, and scenario space explosion.
中文翻译:
寻找自动驾驶系统的关键场景:系统映射研究
基于场景的方法在自动驾驶系统的研究和工程中受到了极大的关注。由于驾驶环境的复杂性和不确定性,以及驾驶任务本身的复杂性,自动驾驶系统或高级驾驶辅助系统可能遇到的驾驶场景几乎是无限的。因此,必须能够对场景的识别进行推理,特别是如果不考虑可能会带来不可接受的风险的关键场景。关键场景对于支持设计、验证和确认工作以及作为安全案例的基础尤为重要。在本文中,我们展示了在自动驾驶背景下进行的系统映射研究的结果。主要贡献有:(i) 为关键场景识别方法引入综合分类法;(ii) 概述基于分类学的最新研究,包括 2017 年至 2020 年间的 86 篇论文;(iii) 确定未解决的问题和进一步研究的方向。所提供的分类法包括三个主要观点,包括问题定义(原因)、解决方案(派生场景的方法)以及对已建立场景的评估。此外,我们从覆盖面、实用性和场景空间爆炸的角度讨论开放性研究问题。(iii) 确定未解决的问题和进一步研究的方向。所提供的分类法包括三个主要观点,包括问题定义(原因)、解决方案(派生场景的方法)以及对已建立场景的评估。此外,我们从覆盖面、实用性和场景空间爆炸的角度讨论开放性研究问题。(iii) 确定未解决的问题和进一步研究的方向。所提供的分类法包括三个主要观点,包括问题定义(原因)、解决方案(派生场景的方法)以及对已建立场景的评估。此外,我们从覆盖面、实用性和场景空间爆炸的角度讨论开放性研究问题。
更新日期:2022-04-26
中文翻译:
寻找自动驾驶系统的关键场景:系统映射研究
基于场景的方法在自动驾驶系统的研究和工程中受到了极大的关注。由于驾驶环境的复杂性和不确定性,以及驾驶任务本身的复杂性,自动驾驶系统或高级驾驶辅助系统可能遇到的驾驶场景几乎是无限的。因此,必须能够对场景的识别进行推理,特别是如果不考虑可能会带来不可接受的风险的关键场景。关键场景对于支持设计、验证和确认工作以及作为安全案例的基础尤为重要。在本文中,我们展示了在自动驾驶背景下进行的系统映射研究的结果。主要贡献有:(i) 为关键场景识别方法引入综合分类法;(ii) 概述基于分类学的最新研究,包括 2017 年至 2020 年间的 86 篇论文;(iii) 确定未解决的问题和进一步研究的方向。所提供的分类法包括三个主要观点,包括问题定义(原因)、解决方案(派生场景的方法)以及对已建立场景的评估。此外,我们从覆盖面、实用性和场景空间爆炸的角度讨论开放性研究问题。(iii) 确定未解决的问题和进一步研究的方向。所提供的分类法包括三个主要观点,包括问题定义(原因)、解决方案(派生场景的方法)以及对已建立场景的评估。此外,我们从覆盖面、实用性和场景空间爆炸的角度讨论开放性研究问题。(iii) 确定未解决的问题和进一步研究的方向。所提供的分类法包括三个主要观点,包括问题定义(原因)、解决方案(派生场景的方法)以及对已建立场景的评估。此外,我们从覆盖面、实用性和场景空间爆炸的角度讨论开放性研究问题。