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자료유형
학술저널
저자정보
윤한솔 (공군)
저널정보
국방로봇학회 국방로봇학회 논문집 국방로봇학회 논문집 제3권 제1호
발행연도
2024.1
수록면
21 - 26 (6page)

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We investigate the problem of detecting anomalous behaviors of deployed autonomous vehicles that are not consistent with “typical” or “baseline” behaviors. Detecting anomalies requires us to process large volumes of high dimensional data from on-board sensors including GPS, camera, LiDAR and RADAR. In this work, we propose a simple methodology of runtime monitoring through “property templates” that allow us to detect meaningful anomalies of interest to stakeholders, while at the same time reducing from a very high dimensional space to a lower dimensional space through the property templates. Next, we use Pareto frontiers to define anomalous instances in the data with respect to the property. We conduct a preliminary evaluation of our property template approach using data collected from a pilot autonomous shuttle vehicle deployment. We demonstrate our approach through a set of standard property templates that seek to specify common safety-critical behaviors around maintaining following distance to a lead vehicle, navigating through stop signs, and operating under a speed limit. Using this case-study, we examine the anomalies detected in detail, and discuss some practical challenges for real-time anomaly monitoring.
#Runtime Verification(실시간 검증) #Runtime Monitoring(실시간 모니터링) #Safety Monitoring(안전 모니터링) #Anomaly Detection(이상치 탐지) #Autonomous Vehicle(자율주행 차량) #Pareto Frontier(파레토 경계)

목차

1. 서론
2. 이상 의미 탐지 및 모니터링
3. 결론
REFERENCES

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