干货 自动驾驶安全框架开发进展讲述
发布时间：2021-12-18 10:41:41 所属栏目：动态 来源：互联网
导读：对于自动驾驶车辆来说，安全的重要性毋庸置疑，为了恰当评价从而确保自动驾驶车辆的安全性，各国家、公司和组织已经开始努力开发一个自动驾驶安全框架或至少部分框架，以指导ADS的安全测试和部署。本文对部分已公开的自动驾驶安全框架进行汇总介绍，欢迎大
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对于自动驾驶车辆来说，安全的重要性毋庸置疑，为了恰当评价从而确保自动驾驶车辆的安全性，各国家、公司和组织已经开始努力开发一个自动驾驶安全框架或至少部分框架，以指导ADS的安全测试和部署。本文对部分已公开的自动驾驶安全框架进行汇总介绍，欢迎大家留言补充。 兰德公司（RAND）2018年发布了一份自动驾驶安全衡量框架的报告Measuring Automated Vehicle Safety: Forging a Framework，提出了一个用于测量配备ADS自动驾驶系统的车辆安全性的部分框架。在开发该框架时，考虑了如何定义ADS安全性、如何测量ADS安全性以及如何传达对AV的了解和理解。报告旨在提供一个框架，讨论如何以技术和公司中立的方式衡量安全性。 呈现了在不同环境（模拟、封闭场地、公共道路，有、无安全驾驶员）中针对不同阶段（开发、验证和部署）可以采用的安全衡量方法， 在报告中明确了自动驾驶汽车生命周期中的三个阶段——开发、验证和投放，并将碰撞事故次数、交通违规次数、和“公路驾驶技能”（roadmanship）作为评定自动驾驶安全性的指标。 MobileEye提出了一个名为RSS责任敏感安全（Responsibility Sensitive Safety）的框架，旨在解决多智能体安全问题（由其定义为在给定环境中与多个独立道路使用者的安全操作和交互）。RSS是一个多智能体安全的数学模型，希望通过建立数学公式的手段，来使得自动驾驶汽车有能力判断自身的安全状态，从而尽可能避免事故的发生。它结合了驾驶的常识规则，同时与其他道路使用者进行互动，以最大限度地减少造成碰撞的可能性，同时在正常的行为预期范围内操作。该方法是根据“路权”构建的规则、遮挡物体避免以及纵向和横向的安全距离保持。MobileEye称讨论中涵盖了特殊交通条件，包括交通灯交叉口、非结构化道路以及涉及行人（或其他道路使用者）的碰撞。 从本质上来看，RSS 模型是一整套数学公式，将人类对于安全驾驶的理念和概念转化成为数学公式和计算方式，用来界定什么样的驾驶行为才是安全的驾驶。RSS 模型希望把人类驾驶员的本能变化成一套严谨的公式算法，来指导 AI 的决策算法在特定场景下做出合理安全的判断。 RSS描述的不是驾驶策略，而是对驾驶策略的结果进行安全判定。另一方面，RSS在定义不同场景下的危险情况、正确反应、事故责任划分中，是基于人类驾驶员的常识，而非仅仅法律法规。 RSS模型要达到的目标具有两重含义： 自动驾驶汽车本身不会导致事故（卷入事故和导致事故是完全不同的概念，自动驾驶汽车可能卷入事故，但它不是事故的责任方） 自动驾驶汽车应该在其它车辆发生错误时做出正确反应 在实际建立模型的时候，RSS 模型通过四条形式化的规则，来确保车辆在自动驾驶状态下能够保证安全以及避免成为制造车祸的一方： 和前车保持安全距离； 给侧边的人或车留下足够的反应时间和空间； 在堵车的时候更谨慎； 要合理使用路权（路权的使用应优先考虑安全）。 Mobileye 在创建 RSS 模型的时候，则是把 RSS 定位在决策之后、执行之前。 如果决策算法在某个状态下做出了刹车的判断，那么这个判断就会输入到 RSS 模型中，得出刹车操作是否能在当前状况下保证车辆的安全。如果结果显示安全，那么这个命令会直接执行；如果结果显示有危险，那么 RSS 模型会把这个指令返回到决策算法，进行二次决策直到得到最安全的结果。 安全距离是指在最恶劣的情况下仍可以避免碰撞的距离。 Mobileye 发布的官方报告中例举了 37 种可能发生事故的场景，包括了车辆并行状态的安全间距、安全并线的间距、避免追尾的最小安全距离、路边有行人闯入机动车道时的安全车速等等。这 37 种状况基本覆盖了 99.4%的车祸可能性，也说明 RSS 模型目前已经达到了一个相当健全可用的状态。 NVIDIA公司SFF安全框架 NVIDIA2019年3月发布了一种称为“安全力场（SFF：Safety Force Field）”的框架，该框架作为计算方法，用于通过模拟评估ADS是否成功监控其周围环境且未采取不可接受的行动。SFF旨在避免撞车，其目的是通过制定一项驾驶策略来实现这一目标，该策略分析周围环境并预测其他道路使用者的行动。根据这一分析，系统将寻求确定潜在行动，以避免造成或促成可能导致交通事故的不安全条件崩溃。 安全力场会确定一组可接受的动作来保护当前车辆以及道路上的其他车辆。这些动作并不会造成、加剧或导致危险情形的出现，此外还会包括用于缓解危险情形的必要措施。NVIDIA DRIVE 平台使用车辆传感器数据来支持基于物理原理的SFF逐帧计算。 （编辑：南平站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
