Ezequiel Castellano, Ahmet Cetinkaya, Cédric Ho Thanh, Stefan Klikovits, Xiaoyi Zhang, Paolo Arcainiからなるチームは物理情報システムのテストコンテストであるSBST 2021にツール Freneticを提出し、失敗事例の生成レートと多様さの点において良い成績を挙げました。
コンテストは自動運転システムの車線保持機能のテストシナリオを生成することを主眼にしており、BeamNGシミュレーターを用いています。コンテストの目的は車線保持の失敗(境界逸脱エラーとも言う)を引き起こすような仮想の道路を、限られた時間内に複数生成することにあります。コンテストに提出されたツールは、制限時間、自動車の状態、境界逸脱エラーの許容量を変えた２つの設定の元で競いあいます。
Freneticは曲率に基づく道路の表現を用いた遺伝的手法を採用しており、摂動を加えることでより多様な道路を生成する工夫がなされています。
コンテストに参加したツールの実装に順位はつけられていませんが、コンテスト報告によりますと、Freneticは一般に大変効率がよく、多くの失敗事例を引き起こしたとのことです。また、２つの設定の元で、少なくとも10倍の境界逸脱エラーを他と比較して引き起こしたツールは２つしかなく、Freneticはそのうちの１つでした。特に、Freneticは平均して最も多様な失敗事例を提示し、自車が対向車線に逸脱するような境界逸脱エラーを最も多く見つけました。この成果は自動車メーカーにとって興味深いことであるかもしれません。
Freneticの実装とアルゴリズムの解説は私達のレポジトリにあります。