Towards Automated Test Scenario Generation for Assuring COLREGs Compliance of Autonomous Surface Vehicles
Notice bibliographique
Résumé
International maritime traffic is controlled by collision-avoidance regulations (COLREGs) with 41 standardized rules describing how a vessel should navigate in the proximity of other vessels. Since some rules can be overridden by human judgement when resolving critical encounters of vessels, justifying COLREGs compliance has become a significant challenge in the increasing presence of autonomous surface vehicles (ASVs) operated without (or with only remote) human control. This paper provides a high-level framework and long-term research agenda towards the automated synthesis of test scenarios to assure COLREGs compliance for ASVs by exploiting various model-driven engineering techniques. By adapting ideas from testing self-driving cars, we envisage a multi-layered test scenario generation approach involving functional, logical and concrete scenarios. In the current paper, we demonstrate how functional scenarios of COLREGs situations between given vessels can be precisely formalized by using metamodels, domain-specific graph models and first-order logic graph constraints. By using automated model generation techniques, we derive a complete set of functional-level test scenarios, which includes all possible COLREGs situations that may arise between given vessels. As initial result, we provide several dangerous situations involving only three vessels where a potential collision may occur even when all vessels follow the COLREGs, which showcases that some COLREGs rules need further clarification for the safe regulation of ASVs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».