Proximal Policy Optimization–Based Deep Reinforcement Learning for Intelligent Test Case Generation in Autonomous Vehicles
Notice bibliographique
Résumé
Autonomous Vehicles (AVs) require extensive and diverse testing to ensure safe and reliable operation under complex real-world driving conditions.Existing test case generation methods, including random sampling and rule-based scenario construction, cannot often adaptively expose rare and safety-critical events.This paper proposes a Proximal Policy Optimization (PPO)-based Deep Reinforcement Learning (DRL) framework for intelligent test case generation in autonomous driving systems.The problem is formulated as a Markov Decision Process (MDP), allowing a DRL agent to interact with the CARLA Simulation (CARLA) platform and iteratively synthesize challenging driving scenarios.The agent learns to adjust key parameters such as traffic density, vehicle behaviors, and environmental conditions to maximize the discovery of safety-critical events.PPO is adopted to ensure stable and sample-efficient policy learning during scenario generation.The framework is evaluated on thousands of simulated driving episodes across diverse urban and highway scenarios using metrics including safetycritical event detection rate, test coverage, and scenario diversity.Experimental results demonstrate over a 38% improvement in detecting safety-critical events compared with random testing and rule-based baselines, highlighting the effectiveness of the proposed system for improving AV validation and reliability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».