認識とローカライゼーション

実世界のログを検索して、ドライバーの介入などの問題を含め、ADASまたはADスタックに問題があった箇所を特定します。

ADASまたはADスタックのパフォーマンスを理解し、必要な調整をするために、特定された実世界のログを再シミュレーションします。

特定された問題に対処するために、知覚モジュールを修正したり、合成データを使って機械学習（ML）モデルを再トレーニングする。センサーのシミュレーションを繰り返し実行し、目的に応じたテストケースの進捗を監視し、ロバスト性を確保するために行動、天候、照明のバリエーションを利用する。

リグレッションを防ぐため、変更をマージしたり、新しいスタックバージョンを現場にデプロイする前に、シナリオテストセットを実行する。