利用生成式 AI 增强自动驾驶安全分析：自动危险与风险评估的对比研究
系统与控制
2024-11-04 v2 系统与控制
摘要
自动驾驶技术的兴起凸显了对全面危险分析与风险评估（HARA）的需求，以确保车辆系统的安全性和可靠性。传统的 HARA 流程虽然细致，但本质上耗时且容易出错，需要一种变革性的方法来加强安全工程。本文提出了将生成式人工智能（AI）作为增强自动驾驶安全分析中 HARA 的综合应用方法。生成式 AI 以其预测建模和数据生成能力而闻名，被用于自动化 HARA 中劳动密集型的元素，从而加速流程并增强安全分析的全面性。通过实证研究，该研究对比了安全专家进行的传统 HARA 实践与由生成式 AI 工具辅助的实践。基准比较聚焦于分析时间、错误率和风险识别范围等关键指标。通过采用生成式 AI，该研究证明了效率的显著提升，表现为缩短的时间范围和扩展的分析覆盖范围。AI 增强的流程还提供了增强的头脑风暴支持，激发创造性问题解决，并识别出此前未被认知的风险因素。
引用
@article{arxiv.2410.23207,
title = {Enhancing Autonomous Driving Safety Analysis with Generative AI: A Comparative Study on Automated Hazard and Risk Assessment},
author = {Alireza Abbaspour and Aliasghar Arab and Yashar Mousavi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.23207},
year = {2024}
}