REDriver：面向自动驾驶车辆的运行时强制执行

自动驾驶系统（ADSs）集成了传感、感知、驾驶控制以及自动驾驶车辆中的其他几项关键任务，促使人们研究评估其安全性的技术。尽管在高清模拟器中有多种测试和分析它们的方法，但一旦部署在真实道路上，ADSs 仍可能遇到超出所覆盖范围的额外关键场景。通过在 ADS 运行时监控并强制执行关键属性，可以建立额外的置信度。然而，现有工作只能监控简单的安全属性（例如避免碰撞），并且仅限于诸如紧急刹车等生硬的强制执行机制。在这项工作中，我们提出了 REDriver，一种通用且模块化的运行时强制执行方法，用户可以使用基于信号时序逻辑（STL）的规范语言来指定广泛的属性（例如国家交通法规）。REDriver 基于 STL 的定量语义监控 ADS 的规划轨迹，并在可能发生规范违规时使用梯度驱动算法修复轨迹。我们在两个版本的 Apollo（即一种流行的 ADS）上实现了 REDriver，并使其接受违反中国交通法规的基准测试。结果表明，REDriver 以极小的开销显著提高了 Apollo 对规范的符合度。