シミュレーションのシナリオを生成する
自動運転および支援システムの場合、特定のシナリオをシミュレートして、オープン ループ検証とクローズド ループ検証を実行する必要があります。 OpenDRIVE と OpenSCENARIO は、運転シナリオを定義するために広く採用されている業界標準の例です。 今日、データ科学者はコーナー ケースを特定し、Python などの一般的なスクリプト言語を使用して、OpenSCENARIO に準拠した高レベルのスクリプト形式でシナリオを生成することがよくあります。 テスト マネージャーはシナリオ スイートを管理し、テスト エンジニアはテスト実行を管理しますが、エンジニアとマネージャーはスクリプトを管理できません。
Azure OpenAI 大規模言語モデル (LLM) を使用する Copilot インターフェイスは、シミュレーション エンジンに渡される OpenSCENARIO ファイルの生成をサポートし、検証プロセス全体をより効率的にすることができます。
例
テスト マネージャーは、不明確で頻繁に反復するシナリオを作成する必要がある場合があります。 Copilot は、テスト マネージャーのシナリオの最初のドラフト (高速道路で 2 台の車が追い越し合う など) を受け入れ、シナリオの改善とスクリプト生成プロセスのサポートに関する応答を提供できます。
次の例は、シナリオを生成して評価するエンドツーエンドのプロセスを示しています。
生成 AI を使用するシナリオを作成する。 この方法では、既存のシナリオ データベースに基づいてモデルを調整できます。
作成されたシナリオに基づいて、OpenSCENARIO に準拠したテスト スクリプトやオープン シナリオ ファイルを生成し、シミュレーターへの入力として追加します。
シミュレーションを実行します。
テスト シナリオが失敗した場合は、同様のテスト シナリオとバリエーションを追加し、さらに改良します。 詳細については、Pegasus メソッドを参照してください
このタイプのプロセスを使用すると、ロングテールで特殊なケースでアルゴリズムを評価できます。 次の図は、Microsoft AI 機能を使用して改良プロセスをサポートするアーキテクチャを示しています。
