11家公司联合发布白皮书,提出自动驾驶汽车指导原则

2019年07月03日 由 马什么梅 发表 704330 0
由Aptiv,奥迪,百度,宝马,戴姆勒,菲亚特克莱斯勒汽车,英飞凌,英特尔和大众等11家公司组成的联盟发布了一份白皮书“Safety First For Automated Driving”,描述安全自动驾驶汽车的开发、测试和验证框架。

它结合了来自汽车制造商、供应商和科技行业关键公司的专业知识,帮助指导安全自动驾驶汽车的开发。随着它的出版,来自每个参与伙伴的作者和专家将在国际工业和技术会议上介绍该团体的工作。

值得注意的是,Alphabet旗下的Waymo并未参与其中。该公司最近推出了一项商业无人驾驶出租车服务,目前拥有600多辆汽车,为逾1000名乘客提供服务。通用汽车的Cruise Automation也不在其中。该公司的自动驾驶汽车原型去年在加州自动行驶了45万英里。zox、特斯拉、亚马逊支持的Aurora、Pony、英伟达和Yandex的自动驾驶汽车部门也都没有参与。

一名发言人表示,“由于自动驾驶安全第一的白皮书的性质和目标,我们欢迎其他公司参与,并将其视为一个将继续增长的活文件。”

由于缺乏共识,全球自动驾驶汽车市场的竞争力明显减弱。HTF市场情报公司估计,到2023年,全球自动驾驶汽车市场的收入将达到1731.5亿美元。市场营销公司ABI称,2025年将有多达800万辆自动驾驶汽车上路,到2030年,美国将有约2000万辆自动驾驶汽车投入使用。

福特,Lyft,优步,沃尔沃和Waymo拥有自己的联盟——the Self-Driving Coalition for Safer Streets,于2016年4月启动,其目标是与立法者,监管机构和公众合作,为了实现自动驾驶车辆的安全性和社会效益。

自动驾驶标准


关于SaFD并没有什么明显的异议,至少乍一看是这样。摘要指出,它的目的是作为众所周知的3级和4级自动驾驶的总结,表面上是为了开发一个可能成为行业标准的通用基线。

为此,SaFD倡导12种自动驾驶的指导原则:

  • 安全操作

  • 运营设计领域

  • 车辆操作员发起的移交

  • 安全性

  • 用户责任

  • 车辆发起的移交

  • 车辆操作员和自动驾驶系统(ADS)之间的相互依赖性

  • 安全评估

  • 数据记录

  • 被动安全性

  • 交通中的行为

  • 安全层


联盟建议,如果安全相关的功能或系统组件因任何原因而变得危险,ADS能够补偿并将车辆转移到安全状态,同时确保有足够的时间让司机接管。它还规定了参与和脱离机制,这些机制需要明确的驾驶员互动,防范安全威胁,并识别驾驶员的状态,以便让他们了解自己的责任和驾驶模式转换。

白皮书的共同作者描述了在司机不遵守接管请求的情况下将风险降到最低的策略,以及旨在确保达到某些安全目标的验证和验证测试。他们建议,自动驾驶汽车以一种符合隐私的方式记录与状态相关的数据,而且它们的行为方式可以预见,既尊重道路规则,又便于附近司机理解。

关于ADS中的网络安全,SaFD推荐了安全开发生命周期(SDL),这是一个适应安全性的过程,适合产品开发生命周期,考虑风险处理策略,系统状态和风险处理表现等问题。该联盟还建议ADS通过传感器,地图数据和传感器融合算法实现本地化,以防止在受限制区域内进行自动驾驶。

降低风险


SaFD支持采用预期功能安全(SOTIF),这是一种范例,旨在避免可能发生的不合理风险,即使车辆的所有组件都在正常工作,例如当人工智能系统错误识别交通标志或道路信号时。国际标准化组织目前正在开发这种方法,该联盟认为,它将把已知的潜在行为和未知的潜在行为降低到可接受的风险水平。联盟认为,风险可能降低的另一个方法是确保车辆的感知传感器(包括摄像头,激光雷达,雷达,超声波和麦克风),捕获有关周围环境的所有相关外部信息,如行人,障碍物,交通标志,和声学信号。该研究小组还建议,验证Waymo、Uber和Cruise等公司所使用的数字环境模拟,通过测试街角案例的子集和真实世界的经验,每天重现数万个驾驶场景。

作为一个整体,这些策略适用于SaFD定义为设计安全的分析工程方法,该方法以基于场景的自动驾驶技术开始,最后分析系统在现实世界中的表现。

“要实现故障安全和可用性之间的平衡,设计将从上到下进行分析和构建,”共同作者写道,“无论通用逻辑架构如何,首先进行分析,最终,这将演变成一个安全概念,定义安全机制以支持安全的目标。”

根据SaFD,3级和4级车辆无论设计多么精心,都面临着巨大的挑战,该联盟指出,他们还必须通过涉及驾驶员互动的测试,即驾驶员被迫控制的情况,并证明他们能够应对交通中当前未知的情景。此外,SaFD表示,自动化系统中的每个组件都需要进行全面验证,依赖于机器学习的核心部件必须使用新的验证方法进行测试,以确保安全性。

长时间使用自动驾驶系统的长期影响也可能使驾驶员的态势感知不敏感,这些系统需要更加彻底地考虑自动驾驶系统本身安全执行驾驶功能的能力。这极大地增加了可能的情景数量,并意味着需要在整体安全论证中纳入统计考虑因素。

白皮书不是一次性的,目前只是第一个版本,并表示下一版将作为国际标准化的提案提出。只有时间才能证明这是否足以说服持怀疑态度的公众。

去年夏天的三项独立研究发现,大多数人并不相信自动驾驶汽车的安全性。超过60%的人表示他们不倾向于驾驶自动驾驶汽车,近70%表示担心与它们分享道路,59%的人预计自动驾驶汽车不比人类更安全。

SaFD承认这一点,并补充说仍然存在一些残余风险,100%绝对的安全是不可能的。报告总结道,“现场监测是强制性的,以便反复学习并改进系统。”
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