基于情境的驾驶行为的先行解释

自动驾驶车辆（AVs）必须在安全可靠之间取得平衡，以获得社会接受并成为日常公共交通的可行选择。关于系统行为的解释可以提高安全性和可信度。不幸的是，针对基于AI的驾驶功能的系统行为进行解释尤其具有挑战性，因为决策过程往往是不透明的。解释工程学科通过在设计阶段开发解释模型来解决这一挑战。这些模型是从系统设计制品和利益相关者需求中设计出来，以开发正确且好的解释。为支持这一学科，我们提出了一种方法，使能够在运行时提供基于情境的、先行的驾驶行为（或不可预期）解释。我们采用视觉且形式化的语言Traffic Sequence Charts（交通序列图）来形式化解释情境以及相应的（不）可预期驾驶机动。一个专门的运行时监控器用于情境识别和在运行时先行呈现解释。综合而言，我们旨在支持正确和好的解释之间的桥接。我们的方法是在仿真过车过程中演示的。