An Uncertainty-Aware, Dual-Tiered Decision-Making Method for Safe Autonomous Driving
Notice bibliographique
Résumé
Learning-based algorithms play a pivotal role in various functional modules of an autonomous driving system. Recognizing and accounting for the impact of learning-based algorithm uncertainties on other functional modules can be crucial for making more dependable driving behavior decisions and for selecting more appropriate driving precaution measures, as opposed to directly executing safety fallback strategies like emergency braking. With the motivation of optimizing the safety without unnecessary disruption to the driving experience, this paper proposes an uncertainty-aware, dual-tiered decision making method named DBNID, which is based on dynamic Bayesian network (DBN) and influence diagram (ID). To begin, the paper formulates the effects of uncertainty propagation stemming from perception and prediction modules using a DBN model. The effects are then solved by an expectation maximum (EM) algorithm. Furthermore, how the uncertainty propagation effects are considered in the decision making process is then presented in an ID model with the introduction of the utility function formulation. Finally, the proposed DBNID method is evaluated on a simulation platform tailored for real-world autonomous driving testing. By considering uncertainty propagation, the results demonstrate that the proposed method can significantly reduce the likelihood of violating critical safe stop requirements, while simultaneously enhancing the minimum time-to-collision (TTC) performance. DBNID method offers valuable insights of integrating learning-based algorithm uncertainties into autonomous vehicle decision making process.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».