LEARNING
重要性采样与主成分分析在商用自动驾驶车辆故障发现中的应用
Hailey Warner, Duncan Eddy, Shreya Parjan, Caroline Cahilly, Harrison Delecki, Matthias Kleinstauber, Chaitanya Shinde, Jerry Lopez, Mykel J. Kochenderfer
- 发表年份
- 2026
- 访问权限
- 开放获取
摘要
本文通过自适应压力测试和扩散故障采样两种算法，在商用自动驾驶卡车系统中发现了传统蒙特卡洛模拟无法捕捉的罕见碰撞故障。同时引入基于主成分分析的统计方法，将故障分类为常见模式并识别关键时间步，通过逆变换生成可复现故障的通用噪声轨迹。
关键词
rare-event discoveryautonomous vehiclesimportance samplingPCAfailure analysis
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