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自主驾驶系统（ADSS）整合了自动驾驶汽车中的感应，感知，驱动器控制以及其他几项关键任务，激发了对评估其安全性技术的研究。虽然有几种在高保真模拟器中测试和分析它们的方法，但一旦它们在真实的道路上部署到涵盖的情况下，ADSS仍可能会遇到其他关键场景。可以通过监视和执行广告运行时的关键属性来建立额外的置信度。现有工作只能监视模拟安全性（例如，避免碰撞），并且仅限于诸如撞击紧急制动器之类的钝器执行机制。在这项工作中，我们提出了Redriver，这是一种通用和模块化的运行时执行方法，在该方法中，用户可以基于信号时间逻辑（STL）的特定语言指定广泛的属性（例如，国家交通法）。重新放置基于STL的定量语义来监视AD的计划轨迹，并使用梯度驱动的算法在违反规范的情况下使用梯度驱动的算法来修复轨迹。我们对两个版本的阿波罗（即受欢迎的广告）实施了重新介绍，并将其遵守了违反中国交通法的基准。结果表明，Redriver显着提高了Apollo对最小开销的规范的一致性。
redriver：自动驾驶汽车的运行时执行
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