Currently, most existing approaches for the design of Automated Driving System (ADS) scenarios focus on the description at one particular abstraction level typically the most detailed one. This practice often removes information at higher levels, such that this data has to be re-synthesized if needed. As the abstraction granularity should be adapted to the task at hand, however, engineers currently have the choice between re-calculating the needed data or operating on the wrong level of abstraction. For instance, the search in a scenario database for a driving scenario with a map of a given road-shape should abstract over the lane markings, adjacent vegetation, or weather situation. Often though, the general road shape has to be synthesized (e.g. interpolated) from the precise GPS information of road boundaries. This paper outlines our vision for multi-level ADS scenario models that facilitate scenario search, generation, and design. Our concept is based on the common modelling philosophy to interact with scenarios at the most appropriate abstraction level. We identify different abstraction levels of ADS scenarios and suggest a template abstraction hierarchy. Our vision enables seamless traversal to such a most suitable granularity level for any given scenario, search and modelling task. We envision that this approach to ADS scenario modelling will have a lasting impact on the way we store, search, design, and generate ADS scenarios, allowing for a more strategic verification of autonomous vehicles in the long run.


翻译:目前,设计自动驾驶系统(ADS)假设情景的大多数现有方法都侧重于在某个特定的抽象级别(通常最详细级别)的描述。这种做法往往会删除更高层次的信息,因此,如果需要的话,这些数据必须重新合成。由于抽象颗粒性应适应手头的任务,工程师目前可以选择重新计算所需数据,或以错误的抽象水平操作。例如,在设想情况数据库中搜索带有特定道路形状图的驱动情况时,应当抽象地跨越航道标志、邻近植被或天气状况。不过,通常总的道路形状必须从准确的全球定位系统道路边界信息中合成(例如,相互推断)。本文概述了我们对于便利情景搜索、生成和设计的多层次ADS情景模型模型模型模型的设想。我们的概念是以共同的建模理念为基础,在最适当的抽象级别上与假设进行互动。我们确定了不同程度的ADS假设情景,并提出了模板的抽象等级。我们的愿景是无缝隙的跨行路段的搜索方式,一个最合适的设计型号模型将产生我们最合适的模型。

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