自动驾驶中环境感知局限性的系统化建模方法
系统与控制
2023-03-08 v1 系统与控制
摘要
高度自动驾驶（HAD）车辆是在开放环境中运行的复杂系统。这些系统的复杂性，以及对开放环境感知与理解的局限和不足，可能导致不安全与不确定行为。HAD 车辆的安全关键性质要求对局限性、不足及触发条件进行建模，以论证安全行为。ISO/PAS 21448 等标准化活动为预期功能安全（SOTIF）提供了指南，并聚焦于性能局限与触发条件。尽管 SOTIF 给出了一个非穷举的场景因素列表，可作为识别与分析性能局限及触发条件的起点，但其未提供对这些因素进行建模的具体方法。我们提出一种新颖的方法，用于在场景中建模触发条件与性能局限以评估 SOTIF。为此，我们采用了贝叶斯网络（BN）。专家提供 BN 结构，条件信念表通过最大似然估计器学习得到。给定场景，我们给出性能局限图（PLMs）与条件性能局限图（CPLMs）。作为案例研究，我们利用真实世界数据给出了某定义场景中 LIDAR 的 PLMs 与 CPLMs。
引用
@article{arxiv.2303.04029,
title = {Systematic Modeling Approach for Environmental Perception Limitations in Automated Driving},
author = {Ahmad Adee and Roman Gansch and Peter Liggesmeyer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.04029},
year = {2023}
}