Provided are methods for learning to identify safety-critical situations for autonomous vehicles. First state information representing a first state of a driving situation is received. The information includes the state of a vehicle and the state of an agent in the vehicle's environment. The first state information is processed with a neural network to determine at least one action to be performed by the agent, including a perception degradation action causing misperception of the agent by a perception system of the vehicle. Second state information representing a second state of the driving situation is received after performance of the at least one action. A reward for the action is determined. First and second distances between the vehicle and the agent are determined and compared to determine the reward for the at least one action. At least one weight of the neural network is adjusted based on the reward.

    자율 주행 차량들에 대한 안전이 중요한 상황들을 식별하도록 학습하기 위한 방법들이 제공된다. 운전 상황의 제1 상태를 나타내는 제1 상태 정보가 수신된다. 이 정보는 차량의 상태 및 차량의 환경에 있는 에이전트의 상태를 포함한다. 차량의 인지 시스템에 의한 에이전트의 오인을 야기하는 인지 저하 행동을 포함하여, 에이전트에 의해 수행될 적어도 하나의 행동을 결정하기 위해 제1 상태 정보가 신경 네트워크로 프로세싱된다. 적어도 하나의 행동의 수행 이후에 운전 상황의 제2 상태를 나타내는 제2 상태 정보가 수신된다. 행동에 대한 보상이 결정된다. 적어도 하나의 행동에 대한 보상을 결정하기 위해 차량과 에이전트 사이의 제1 거리 및 제2 거리가 결정되고 비교된다. 보상에 기초하여 신경 네트워크의 적어도 하나의 가중치가 조정된다.


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    Title :

    LEARNING TO IDENTIFY SAFETY-CRITICAL SCENARIOS FOR AN AUTONOMOUS VEHICLE


    Additional title:

    자율 주행 차량에 대한 안전이 중요한 시나리오의 식별을 위한 학습


    Contributors:
    FU JAMES GUO MING (author) / PENDLETON SCOTT D (author) / ENG YOU HONG (author) / PAN YU (author) / YANG JIONG (author)

    Publication date :

    2023-03-28


    Type of media :

    Patent


    Type of material :

    Electronic Resource


    Language :

    Korean


    Classification :

    IPC:    B60W CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION , Gemeinsame Steuerung oder Regelung von Fahrzeug-Unteraggregaten verschiedenen Typs oder verschiedener Funktion / G06N COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS , Rechnersysteme, basierend auf spezifischen Rechenmodellen



    Learning to identify safety-critical scenarios for an autonomous vehicle

    FU JAMES GUO MING / PENDLETON SCOTT D / ENG YOU HONG et al. | European Patent Office | 2022

    Free access


    Learning to identify safety-critical scenarios for an autonomous vehicle

    JAMES GUO MING FU / SCOTT D PENDLETON / YOU HONG ENG et al. | European Patent Office | 2023

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    Yang, Yuhang / Kujanpaa, Kalle / Babadi, I Amin et al. | IEEE | 2023


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