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基于交通統(tǒng)計(jì)實(shí)現(xiàn)ADAS系統(tǒng)魯棒性的指標(biāo)設(shè)計(jì)

SAE International ? 來源:sasetech ? 作者:小南郭 ? 2022-03-30 14:57 ? 次閱讀

前言

上一篇簡要從SEC等參數(shù)初步探討了SOTIF validation target定義的方法論,對(duì)于如何在實(shí)踐中落地,ISO21448附錄C中給出了AEB功能的示例。

本文將結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)與自己的理解,說明如何根據(jù)公開交通事故統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)確定驗(yàn)證AEB false positive的minimum validation distance。

總體思路

本文主要分四個(gè)步驟進(jìn)行介紹:

1.識(shí)別由功能不足引起的危害事件:進(jìn)行SOTIF HARA分析,初步識(shí)別SOTIF的危害事件;

2.危害事件建模與評(píng)估:對(duì)危害場(chǎng)景進(jìn)行抽象建模,并應(yīng)用仿真方式對(duì)場(chǎng)景復(fù)現(xiàn)得到關(guān)鍵參數(shù);

3.分析事故數(shù)據(jù):通過應(yīng)用市場(chǎng)公開的事故統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析得出可接受準(zhǔn)則;

4.定義測(cè)試場(chǎng)景:結(jié)合功能使用場(chǎng)景,定義合理的測(cè)試場(chǎng)景組合對(duì)可接受準(zhǔn)則進(jìn)行確認(rèn)。

步驟一

識(shí)別由功能不足引起的危害事件

AEB可能會(huì)因功能不足(如物體識(shí)別能力缺陷)而導(dǎo)致錯(cuò)誤的緊急制動(dòng),使車輛迅速減速,導(dǎo)致跟隨車輛追尾,也就是常提到的false positive。

通過危害事件分析得到:S>0, C>0,ISO21448 clause6中建議對(duì)此類危害事件需定義可接受準(zhǔn)則。

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圖1:AEB誤觸發(fā)危害分析(來源ISO21448)

AEB的漏觸發(fā)(false negative),由于駕駛員是車輛控制的責(zé)任主體,可控性為C0,因此不必要進(jìn)行深入分析。對(duì)于L3的系統(tǒng)false negative是需要考慮的,也是很重要的組成部分。

Tips:TP/FP/FN/TN含義如下:

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步驟二

對(duì)危害事件建模

通過step1我們發(fā)現(xiàn),AEB的誤觸發(fā)引起的危害事件是自車與后方車輛發(fā)生碰撞,因此可以對(duì)風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景簡化如下圖的跟車場(chǎng)景,紅色車輛為自車,綠色車輛為后方跟隨車輛。

Note1:以下內(nèi)容僅作為方法論探討,不作為實(shí)際項(xiàng)目應(yīng)用的依據(jù)

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圖2:危害事件場(chǎng)景建模(來源ISO21448)

以上的場(chǎng)景建模,需要提取關(guān)鍵參數(shù),標(biāo)準(zhǔn)給出示例如下:

a-》開始時(shí),兩輛車以相同的速度v行駛;

b-》與速度相關(guān)的后車跟隨距離d具有已知的概率分布;

c-》自車的AEB緊急制動(dòng)時(shí),制動(dòng)曲線遵循圖3;

d-》后車設(shè)置固定駕駛員模型,包括反應(yīng)時(shí)間與制動(dòng)曲線,可以具有已知的概率分布也可以設(shè)置為固定值。

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圖3:AEB 制動(dòng)曲線(來源 ISO21448)

其中V與d是有關(guān)聯(lián)的變量,通常服從一定的概率分布,車速越高,跟隨距離越長。可以以真實(shí)的車速與距離作為場(chǎng)景建模的輸入,比如用配備雷達(dá)的采集車去實(shí)際路采,也可以采集部分真實(shí)數(shù)據(jù)后進(jìn)行場(chǎng)景泛化。

將場(chǎng)景建模的輸入輸出整理如下:

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表1:場(chǎng)景簡化參數(shù)

因?yàn)閷?duì)場(chǎng)景其他要素要求不高,可以選擇在仿真環(huán)境下進(jìn)行測(cè)試,通過輸入上表中的輸入變量數(shù)據(jù)集,觀測(cè)輸出結(jié)果。仿真環(huán)境如下圖,可以在Matlab+CarSim環(huán)境中仿真。

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圖4:仿真環(huán)境示例(來源文獻(xiàn)1)

以一組輸入輸出變量為子集,假設(shè)總的測(cè)試集合數(shù)量為T,其中發(fā)生碰撞的集合數(shù)量為L,則通過仿真得到:碰撞概率 R。可以一定程度代表真實(shí)道路環(huán)境下AEB誤觸發(fā)后碰撞的概率。

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其中,碰撞概率的結(jié)果中沒有區(qū)分S1,S2,S3,意味著只要發(fā)生后碰△V超過設(shè)置S1的閾值,就會(huì)被統(tǒng)計(jì)在L值中。

TRW有進(jìn)行過相關(guān)的分析,結(jié)果見下方,這里不展開,需要深入的可以參考如下文獻(xiàn)。

文獻(xiàn)【1】:

FABRIS,S.,PRIDDY, J. and HARRIS, F., “Method for hazard severity assessment for the case of undemanded deceleration.”, Presented at VDA Automotive SYS Conference, Berlin,June 19/20, 2012, https://www.researchgate.net/publication/344452155_Method_for_hazard_severity_assessment_for_Method_for_hazard_severity_assessment_for_the_case_of_undemanded_deceleration_-_Simone_Fabris.

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圖5:仿真分析結(jié)果(來源文獻(xiàn)1)

步驟三

分析事故數(shù)據(jù)

國家道路安全部門可以提供的交通統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)(例如,美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)的GES數(shù)據(jù))。交通統(tǒng)計(jì)需包括以下幾個(gè)關(guān)鍵數(shù)據(jù):

a=>現(xiàn)有乘用車數(shù)量(N);

b=>每輛車每年的平均行駛距離(K);

c=>每年行駛的車輛總公里數(shù)(M),M=N?K;

d=>每年實(shí)地相關(guān)事故(追尾碰撞)的數(shù)量(A)。

Note2:事故統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是與AEB誤觸發(fā)導(dǎo)致危害事件類型應(yīng)保持一致

Note3:以上數(shù)據(jù)可以針對(duì)功能釋放的國家或地區(qū)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)

通過對(duì)所考慮的變量采用統(tǒng)計(jì)模型,增加了通過進(jìn)一步分析獲得的估計(jì)值的置信度。基于此信息,可以計(jì)算出人類駕駛員在兩次碰撞之間行駛的平均距離B:

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B:是人類駕駛員在兩次碰撞之間行駛的平均距離;

M:是每年行駛的車輛總公里數(shù);

A:是每年實(shí)地相關(guān)事故(追尾碰撞)的數(shù)量。

為了獲得最壞情況估計(jì),M取最大值,A取最小值。因此我們可以得到一個(gè)設(shè)計(jì)目標(biāo):配備AEB的車輛可以行駛至少B公里而不會(huì)造成事故,或者AEB系統(tǒng)功能不足導(dǎo)致事故的概率低于每公里1/B。

這里隱藏了一個(gè)接受準(zhǔn)則——AEB功能引起的危害事件可能性應(yīng)等于或小于由人類駕駛員引起的相同危害事件可能性,如下方公式:

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基于以上信息我們?nèi)绾蔚玫絭alidation target呢?

結(jié)合式1與式2,則可以得到AEB validation target(VT),VT=R*B,即在VT(Km)內(nèi)不允許發(fā)生AEB false positive的情況。

Note4:上述方法僅為概率理論度量,用于評(píng)估在決定將產(chǎn)品投放市場(chǎng)時(shí)可容忍的風(fēng)險(xiǎn)。因此即使?jié)M足該目標(biāo),即使?jié)M足了該VT目標(biāo),也可能會(huì)發(fā)生因AEB false positive而導(dǎo)致的accident,因此需要field monitor strategy,進(jìn)一步降低AEB false positive的概率。

Note5:VT=R*B中的基準(zhǔn)可被視為系統(tǒng)驗(yàn)證的下限。根據(jù)交通統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的不確定性,可通過將B乘以因子K來校準(zhǔn),因此B的計(jì)算可以更新為B=K(M/A)。影響K的因素有:AEB功能可能減少交通事故的數(shù)量,進(jìn)而影響A值;交通統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中A包括合理和非合理的制動(dòng)事件,比如有些是駕駛員誤操作導(dǎo)致的非合理事件。

步驟四

定義測(cè)試場(chǎng)景

我們確定validation target后,可以通過endurance run的方式對(duì)誤觸發(fā)率進(jìn)行驗(yàn)證,第4步就涉及到實(shí)際道路測(cè)試如何選取場(chǎng)景,比如天氣條件(干燥,霧,雪,雨,陰天等),道路條件(城市道路,鄉(xiāng)村道路,高速高架等),光照(夜間,黃昏,清晨等),車速區(qū)間等等。

測(cè)試場(chǎng)景的選擇可以通過傳感器性能局限及功能特定限制的詳細(xì)分析得到。然后基于選擇場(chǎng)景進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,包含的相關(guān)駕駛場(chǎng)景的分布比例,ISO21448標(biāo)準(zhǔn)基于天氣,速度和其他參數(shù)的實(shí)際情況給出示例如下:

以上基于交通統(tǒng)計(jì)的方法在應(yīng)用時(shí),標(biāo)準(zhǔn)提示需注意以下幾點(diǎn):

1.此方式應(yīng)用L3及以上的ADS系統(tǒng)時(shí)需謹(jǐn)慎結(jié)合功能與系統(tǒng)架構(gòu)作出具體考慮;

2.如果將AEB速度段擴(kuò)展至130kph,則可接受準(zhǔn)則會(huì)發(fā)生一些變化,因?yàn)楦咚俣榷魏笈龈怕瘦^低;

3.可以從系統(tǒng)架構(gòu)考慮,如果使用多個(gè)子系統(tǒng)冗余控制,可通過觀察每個(gè)子系統(tǒng)的單個(gè)MTBC(例如,基于同質(zhì)或不同技術(shù)的冗余算法),優(yōu)化從交通統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)得出的MTBC;

4.在分析系統(tǒng)限制后設(shè)計(jì)的特定駕駛路線(route)可以減少需要收集的數(shù)據(jù)量。

總結(jié)

本文提供了一種基于交通統(tǒng)計(jì)的方法,首先通過仿真的方式提煉出真實(shí)場(chǎng)景下誤制動(dòng)發(fā)生后碰的概率,結(jié)合交通數(shù)據(jù)定義目標(biāo)平均碰撞間隔時(shí)間(MTBC)與AEB validation target。最后對(duì)endurance run的場(chǎng)景進(jìn)一步細(xì)化。該基準(zhǔn)可用于AEB大規(guī)模量產(chǎn)前ADAS系統(tǒng)魯棒性的指標(biāo)設(shè)計(jì)。

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原文標(biāo)題:淺談SOTIF validation續(xù)——AEB validation target設(shè)計(jì)

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