Realistic Corner Case Generation for Autonomous Vehicles with Multimodal Large Language Model

📄 arXiv: 2412.00243v1 📥 PDF

作者: Qiujing Lu, Meng Ma, Ximiao Dai, Xuanhan Wang, Shuo Feng

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2024-11-29

💡 一句话要点

AutoScenario：基于多模态LLM生成自动驾驶逼真极端场景，提升系统安全性。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自动驾驶 极端场景生成 多模态学习 大型语言模型 仿真测试 安全验证

📋 核心要点

  1. 现有自动驾驶场景生成方法难以满足多样化测试需求，无法泛化到与真实世界相似的高风险场景。
  2. AutoScenario将多源真实世界数据转化为文本，利用LLM的知识和推理能力生成极端场景。
  3. AutoScenario集成了SUMO和CARLA模拟器，实验证明其能生成逼真、多样且新颖的测试场景。

📝 摘要（中文）

为了保证自动驾驶汽车（AV）系统的安全性和可靠性，极端场景在探索系统在罕见和具有挑战性的条件下的行为方面起着至关重要的作用，尤其是在仿真环境中。然而，目前的方法通常无法满足多样化的测试需求，并且难以推广到与真实世界条件密切相关的新型高风险场景。为了解决这一挑战，我们提出了一种基于多模态大型语言模型（LLM）的逼真极端场景生成框架AutoScenario。它将来自多个来源的安全关键的真实世界数据转换为文本表示，从而在利用LLM广泛的世界知识和高级推理能力的同时，实现关键风险因素的泛化。此外，它还集成了城市交通模拟（SUMO）和CARLA模拟器的工具，以简化和执行LLM生成的代码。我们的实验表明，AutoScenario可以生成逼真且具有挑战性的测试场景，这些场景是根据特定的测试要求或文本描述精确定制的。此外，我们验证了它能够生成源自涉及风险情况的多模态真实世界数据的多样化和新颖的场景，从而利用LLM强大的泛化能力来有效地模拟各种极端情况。

🔬 方法详解

问题定义：现有自动驾驶场景生成方法难以生成足够多样和真实的极端场景，无法充分测试自动驾驶系统的安全性。这些方法通常依赖于预定义的规则或有限的数据集，难以泛化到真实世界中可能出现的各种复杂情况。因此，如何高效地生成逼真且具有挑战性的极端场景，成为自动驾驶系统测试的关键问题。

核心思路：AutoScenario的核心思路是利用多模态大型语言模型（LLM）的强大能力，将真实世界的数据转化为文本表示，并利用LLM的知识和推理能力生成新的极端场景。通过将场景描述转化为文本，可以利用LLM的泛化能力，生成各种各样、超出原始数据集范围的场景。同时，结合仿真工具，可以将生成的场景转化为可执行的仿真环境，从而进行自动驾驶系统的测试。

技术框架：AutoScenario的整体框架包括以下几个主要模块：1) 数据收集与转换模块：从多个来源收集真实世界的数据，例如事故报告、交通监控视频等，并将这些数据转换为文本描述。2) LLM场景生成模块：利用LLM，根据输入的文本描述生成新的场景描述，包括车辆行为、环境条件等。3) 仿真环境集成模块：将生成的场景描述转化为仿真环境中的可执行代码，例如SUMO或CARLA。4) 场景评估模块：评估生成的场景的逼真度和挑战性，并根据评估结果调整场景生成策略。

关键创新：AutoScenario的关键创新在于利用多模态LLM来生成自动驾驶极端场景。与传统的基于规则或数据集的方法相比，AutoScenario能够利用LLM的知识和推理能力，生成更加多样和真实的场景。此外，AutoScenario还能够根据特定的测试需求或文本描述，定制生成场景，从而更加灵活地进行自动驾驶系统的测试。

关键设计：AutoScenario的关键设计包括：1) 多模态数据融合：如何有效地将来自不同来源的数据融合在一起，并转化为LLM可以理解的文本表示。2) LLM提示工程：如何设计合适的提示语，引导LLM生成符合要求的场景描述。3) 仿真环境接口设计：如何将生成的场景描述转化为仿真环境中的可执行代码，并保证仿真环境的稳定性和效率。4) 场景评估指标设计：如何设计合理的指标来评估生成的场景的逼真度和挑战性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，AutoScenario能够生成逼真且具有挑战性的测试场景，可以根据特定的测试要求或文本描述进行定制。通过利用多模态真实世界数据，AutoScenario能够生成多样化和新颖的场景，有效地模拟各种极端情况。这些场景能够暴露自动驾驶系统中的潜在问题，并帮助开发者改进系统设计。

🎯 应用场景

AutoScenario可应用于自动驾驶系统的测试与验证，帮助开发者发现潜在的安全隐患，提高系统的可靠性。此外，该方法还可用于自动驾驶算法的训练，通过生成大量的极端场景，提升算法的鲁棒性和泛化能力。未来，AutoScenario有望成为自动驾驶安全评估的重要工具。

📄 摘要（原文）

To guarantee the safety and reliability of autonomous vehicle (AV) systems, corner cases play a crucial role in exploring the system's behavior under rare and challenging conditions within simulation environments. However, current approaches often fall short in meeting diverse testing needs and struggle to generalize to novel, high-risk scenarios that closely mirror real-world conditions. To tackle this challenge, we present AutoScenario, a multimodal Large Language Model (LLM)-based framework for realistic corner case generation. It converts safety-critical real-world data from multiple sources into textual representations, enabling the generalization of key risk factors while leveraging the extensive world knowledge and advanced reasoning capabilities of LLMs.Furthermore, it integrates tools from the Simulation of Urban Mobility (SUMO) and CARLA simulators to simplify and execute the code generated by LLMs. Our experiments demonstrate that AutoScenario can generate realistic and challenging test scenarios, precisely tailored to specific testing requirements or textual descriptions. Additionally, we validated its ability to produce diverse and novel scenarios derived from multimodal real-world data involving risky situations, harnessing the powerful generalization capabilities of LLMs to effectively simulate a wide range of corner cases.