面向终端无人驾驶的统一系统理论过程分析框架UniSTPA
机器人学
2025-05-22 v1 软件工程
摘要
随着无人驾驶技术的不断进步，端到端模型因其优越的泛化能力而受到广泛关注。然而，这类基于学习的系统在开发和实际道路部署过程中包含众多安全风险，现有的安全分析方法难以全面识别这些风险。为填补这一空白，我们提出统一系统理论过程分析(UniSTPA)框架，将STPA的范围从运行阶段扩展到整个端到端无人驾驶系统的生命周期，包括信息收集、数据准备、闭环训练、验证和部署。UniSTPA不仅在组件级别进行危险分析，还在模型内部层面进行分析，从而实现对模块间和模块内部交互的细粒度评估。以高速公路导航巡航功能为案例研究，UniSTPA发现了传统方法所忽略的多阶段危险，包括场景设计缺陷、传感器融合偏差和内部模型缺陷，通过多级因果分析将这些危险追溯到更深层次的问题，如数据质量、网络架构和优化目标。分析结果用于构建支持从危险识别到系统优化的持续改进的安全监控和安全响应机制。该框架因此为端到端无人驾驶系统的安全开发和部署提供了理论和实践指导。
引用
@article{arxiv.2505.15005,
title = {UniSTPA: A Safety Analysis Framework for End-to-End Autonomous Driving},
author = {Hongrui Kou and Zhouhang Lyu and Ziyu Wang and Cheng Wang and Yuxin Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.15005},
year = {2025}
}