[논문 리뷰] Ontology for Scenarios for the Assessment of Automated Vehicles

Erwin de Gelder, Jan‐Pieter Paardekooper외 6명|arXiv (Cornell University)|2020. 01. 30.

Semantic Web and Ontologies참고 문헌 24인용 수 12

한 줄 요약

이 논문은 자율주행차(AV) 평가를 위한 시나리오 정의를 위한 형식적 온톨로지를 제안하며, 실생활 주행 시나리오의 표준화를 위해 정량적 구성 요소를 사용한다. 교통 참가자, 환경, 차량 행동과 같은 시나리오 요소를 체계화함으로써, AV 검증을 위한 모호하지도 않고 반복 가능한 테스트 케이스 생성이 가능해지며, 구체적인 예시를 통해 적용 가능성을 입증한다.

ABSTRACT

The development of assessment methods for the performance of Automated Vehicles (AVs) is essential to enable and speed up the deployment of automated driving technologies, due to the complex operational domain of AVs. As traditional methods for assessing vehicles are not applicable for AVs, other approaches have been proposed. Among these, real-world scenario-based assessment is widely supported by many players in the automotive field. In this approach, test cases are derived from real-world scenarios that are obtained from driving data. To minimize any ambiguity regarding these test cases and scenarios, a clear definition of the notion of scenario is required. In this paper, we propose a more concrete definition of scenario, compared to what is known to the authors from the literature. This is achieved by proposing an ontology in which the quantitative building blocks of a scenario are defined. An example illustrates that the presented ontology is applicable for scenario-based assessment of AVs.

연구 동기 및 목표

• 자율주행차(AV) 테스트에 사용되는 실생활 시나리오 정의의 모호성을 해소하기 위해.
• AV 성능 평가의 일관성을 지원하는 표준화된 형식적 프레임워크를 개발하기 위해.
• 실생활 주행 데이터로부터 시나리오 구성 요소를 정량적으로 정의함으로써 정밀하고 반복 가능한 테스트 케이스 유도를 가능하게 하기 위해.
• AV 개발 및 검증 분야에서 시나리오 기반 평가의 광범위한 도입을 지원하기 위해.

제안 방법

• 행위자, 환경, 차량 행동를 포함한 시나리오의 구조적 및 정량적 구성 요소를 형식화하는 온톨로지 설계.
• 위치, 속도, 궤적과 같은 측정 가능한 매개변수를 정의하여 모호성을 감소시키기 위한 시나리오 요소 정의.
• 교통 참가자와 환경 조건 간의 시간적 및 공간적 관계를 온톨로지에 통합하기 위해.
• 실생활 주행 데이터로부터 테스트 케이스를 유도하기 위해 온톨로지를 적용하여 추적 가능성과 일관성을 확보하기 위해.
• 구체적인 예시를 통해 접근 방식을 검증하여 시나리오 표현 및 테스트 케이스 생성을 입증하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 자율주행차 테스트의 시나리오를 형식적으로 정의하여 모호성을 줄이고 재현성을 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 자동차 평가를 지원하는 방식으로 시나리오를 표현하기 위해 필수적인 정량적 구성 요소는 무엇인가?
• RQ3 실생활 주행 데이터를 어떻게 체계적으로 표준화된 테스트 케이스로 변환할 수 있는가? 형식적 온톨로지를 사용하여.
• RQ4 제안된 온톨로지가 AV의 일관되고 반복 가능한 시나리오 기반 평가를 어느 정도 지원할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 온톨로지는 정량적 구성 요소를 사용하여 모호함이 적은 형식적이고 체계적인 시나리오 표현을 제공하여 AV 테스트의 모호성을 줄였다.
• 온톨로지는 실생활 주행 데이터로부터 모호하지 않은 테스트 케이스를 도출할 수 있게 하여 재현성을 향상시켰다.
• 이 프레임워크는 표준화된 형식으로 교통 참가자, 환경 조건, 차량 행동을 체계적으로 모델링하는 데 기여했다.
• 실제 예시를 통해 온톨로지가 AV 평가를 위한 테스트 케이스 생성에 적용 가능한 것으로 입증되었다.
• 이 접근 방식은 다양한 이해관계자 간의 시나리오 기반 AV 검증에서 상호운용성과 표준화를 촉진한다.