- Идентификация критических сценариев для автоматизированного вождения на основе спецификаций (arXiv)
Автор: Адам Молин, Эдгар А. Агилар, Деян Ничкович, Мэнцзя Чжу, Альберто Бемпорад, Хасан Эсен.
Аннотация: Чтобы протестировать автоматизированные системы вождения, мы представляем тематическое исследование для поиска критических сценариев в условиях вождения, руководствуясь формальными спецификациями. С этой целью мы разрабатываем структуру для идентификации критических сценариев, основанную на библиотеках с открытым исходным кодом, которые сочетают в себе спецификацию сценариев, тестирование, формальные методы и оптимизацию.
2. Обнаружение условий запуска, ограничивающих производительность восприятия, в автоматизированном вождении (arXiv)
Автор: Ахмад Ади, Роман Ганш, Питер Лиггесмейер, Клавдий Глейзер, Флориан Дрюс.
Аннотация: Транспортные средства с высокоавтоматизированным управлением (HAD) представляют собой сложные системы, работающие в открытом контексте. Ограничения производительности, связанные с восприятием и пониманием открытого контекста в условиях срабатывания, могут привести к небезопасному поведению, поэтому их необходимо выявить и смоделировать. Этот аспект безопасности также обсуждается в деятельности по стандартизации, такой как ISO 21448, безопасность предполагаемой функциональности (SOTIF). Хотя SOTIF предоставляет неисчерпывающий список факторов сценария для выявления и анализа ограничений производительности в условиях срабатывания, пока не предоставлена конкретная методология для определения новых условий срабатывания. Мы предлагаем методологию для выявления и моделирования новых условий запуска в сцене для оценки SOTIF с использованием байесовской сети (BN) и проверки гипотезы p-значения. Эксперты предоставляют исходную структуру BN, в то время как таблицы условной достоверности (CBT) изучаются с использованием набора данных. Проверка гипотезы P-значения используется для определения соответствующего подмножества сцен. Эти сцены затем анализируются экспертами, которые определяют потенциальные триггерные условия, присутствующие в сценах. Новые условия срабатывания моделируются в BN и повторно тестируются. В качестве тематического исследования мы предоставляем проверку гипотезы p-значения BN лидара с использованием реальных данных.
