从道路测试评估自动驾驶车辆的安全性与可靠性
人工智能
2020-03-27 v1 计算机与社会
软件工程
摘要
社会迫切需求评估自动驾驶车辆(AVs)是否足够安全。从已发布的AV定量安全与可靠性评估中，我们了解到，鉴于预测极低事故率的目标，仅道路测试就需要不可行的行驶里程数。然而，先前的分析未考虑道路测试前的任何知识——若AV设计在道路测试前允许对安全性有强烈预期，此类知识可带来显著优势。我们展示了一种新变体保守贝叶斯推断(CBI)的优势，其利用先验知识同时避免乐观偏差。随后，我们将软件可靠性增长模型(SRGMs)应用于Waymo为期51个月的公开道路测试数据，结合测试期间软件更新的实践，研究脱离事件(人类驾驶员接管)的趋势。我们的方法是不信赖任何特定SRGM，而是评估预测精度并进而改进预测。我们表明，结合精度评估与重标定技术，SRGMs可成为有价值的测试规划辅助工具。
引用
@article{arxiv.1908.06540,
title = {Assessing the Safety and Reliability of Autonomous Vehicles from Road Testing},
author = {Xingyu Zhao and Valentin Robu and David Flynn and Kizito Salako and Lorenzo Strigini},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.06540},
year = {2020}
}