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A Versatile Approach to Evaluating and Testing Automated Vehicles based on Kernel Methods

机译：一种多功能的基于自动驾驶汽车的评估和测试方法关于内核方法

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Evaluation and validation of complicated control systems are crucial toguarantee usability and safety. Usually, failure happens in some very rarelyencountered situations, but once triggered, the consequence is disastrous.Accelerated Evaluation is a methodology that efficiently tests thoserarely-occurring yet critical failures via smartly-sampled test cases. Thedistribution used in sampling is pivotal to the performance of the method, butbuilding a suitable distribution requires case-by-case analysis. This paperproposes a versatile approach for constructing sampling distribution usingkernel method. The approach uses statistical learning tools to approximate thecritical event sets and constructs distributions based on the unique propertiesof Gaussian distributions. We applied the method to evaluate the automatedvehicles. Numerical experiments show proposed approach can robustly identifythe rare failures and significantly reduce the evaluation time.

机译：评估和验证复杂的控制系统对于确保可用性和安全性至关重要。通常，失败是在很少遇到的情况下发生的，但是一旦触发，后果将是灾难性的。加速评估是一种通过智能采样的测试案例有效测试那些很少发生但很关键的失败的方法。采样中使用的分布对于方法的性能至关重要，但是构建合适的分布需要逐案分析。提出了一种利用核方法构造抽样分布的通用方法。该方法使用统计学习工具来近似关键事件集，并基于高斯分布的独特属性构造分布。我们应用了该方法来评估自动车辆。数值实验表明，该方法能够可靠地识别出罕见故障，并大大减少了评估时间。

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作者
Huang, Zhiyuan; Guo, Yaohui; Lam, Henry; Zhao, Ding;
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作者单位

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年度 2017
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