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基于ISO 26262合规性之外的SAE Level 4自主驾驶车辆安全验证方法

2023-12-10 13:27:09·  来源：汽车测试网  
　


自主驾驶车辆（HAVs）的安全验证是一个复杂而严谨的过程，特别是对于SAE Level 4的自主性。本文讨论了在ISO 26262合规性之外进行的验证方法，侧重于超越传统里程积累的视角。通过引入一种反证法，本文提出了一系列具体、可测试的安全目标和要求，以增加验证的效率、有效性，并形成更具可辩护性的安全论证。


引言：


自主驾驶车辆（HAVs）的安全性验证是实现自动驾驶技术广泛应用的关键一环。尽管传统的ISO 26262标准提供了一套用于功能安全的框架，但对于SAE Level 4的自主性，需要超越合规性的验证方法。本文将探讨在ISO 26262合规性之外进行的验证方法，侧重于具体而可测试的安全目标和要求，以提高验证的效率和有效性。


1. 背景：SAE Level 4自主性的挑战


SAE Level 4的自主性要求自动驾驶车辆在特定的运行设计域（ODD）内实现完全自主操作。这为安全验证带来了新的挑战，因为传统的功能安全标准无法涵盖所有情况。在这种情况下，验证不仅仅是积累里程，而是需要更为深入的方法。


2. 从里程积累走向更深层次验证：反证法


传统验证方法通常侧重于通过里程积累来验证系统的安全性。然而，在SAE Level 4的情况下，我们提出采用一种反证法的方法。即，定义具体的安全目标和要求，然后通过测试和分析来证明系统在特定ODD内是安全的。


3. 具体安全目标的制定：


为了采用反证法，首先需要定义明确的安全目标。这可能包括对环境感知、决策制定和执行控制的安全性要求。例如，确保在特定天气条件下，车辆仍能够可靠地感知周围环境，并做出相应的决策。


4. 可测试性的关键性：


为了有效地执行反证法，安全目标必须是可测试的。这意味着需要开发相应的测试用例和仿真环境，以验证系统在各种情况下是否满足安全要求。这可以通过引入高保真度仿真和封闭赛道测试来实现。


5. 分层验证步骤的设计：


将验证过程分为多个层次可以增加验证的有效性。首先，验证系统的基本安全性，然后逐步增加复杂性。这样的分层方法有助于建立更加全面和可辩护的安全论证，即便在没有完全规定的传统自主性功能要求集的情况下也能接受。


6. 提高效率的工具和技术：


引入先进的工具和技术可以提高验证的效率。机器学习算法可以用于加速测试用例的生成，而模型检验技术可以用于验证系统的形式规范是否满足安全性要求。


7. 结论：


通过采用反证法，定义具体可测试的安全目标和要求，以及分层验证步骤的设计，我们可以在ISO 26262合规性之外建立一种更为全面和可辩护的SAE Level 4自主性验证方法。这有助于确保自主驾驶车辆在特定ODD内能够安全可靠地运行，为其广泛应用打下坚实的安全基础。

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