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針對智能駕駛的預(yù)期安全系統(tǒng)架構(gòu)

智能汽車
為了解決安全問題,提出了一種智能駕駛安全系統(tǒng)。該系統(tǒng)針對智能汽車感知、決策和控制方面的預(yù)期問題,實時提供安全分析和監(jiān)控服務(wù)模塊。

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 作為未來智能駕駛的發(fā)展方向,關(guān)鍵技術(shù)的研究取得了重大進(jìn)展。然而,由于近期無人駕駛事故頻發(fā),安全性能令人擔(dān)憂。為了解決安全問題,提出了一種智能駕駛安全系統(tǒng)。該系統(tǒng)針對智能汽車感知、決策和控制方面的預(yù)期問題,實時提供安全分析和監(jiān)控服務(wù)模塊。基于預(yù)期功能安全的概念,對駕駛場景和系統(tǒng)安全進(jìn)行分析和評估,以提高智能駕駛的安全性,有助于智能駕駛的發(fā)展。

1. 介紹

智能駕駛汽車的駕駛行為高度依賴于操作系統(tǒng)的穩(wěn)定性、智能性、安全性。

安全風(fēng)險主要來源于以下三類:

硬件安全

與傳統(tǒng)汽車相比,智能駕駛汽車不要求駕駛員直接控制車輛,而是將部分或者是全部的控制權(quán)限交由自動控制系統(tǒng)。硬件架構(gòu)設(shè)置是否科學(xué)合理;各無人計算控制單元和控制器的設(shè)置是否完善;無人駕駛的傳感器是否完善;車輛能夠快速準(zhǔn)確地獲取道路環(huán)境信息,車輛運(yùn)動感知和信息融合功能在無人駕駛車輛中起著決定性作用。

軟件安全

與傳統(tǒng)汽車相比,自動駕駛汽車的開發(fā)時間較短,技術(shù)開發(fā)仍不成熟,軟件系統(tǒng)仍需要長期的可靠性分析。例如,著名的無人駕駛汽車制造商谷歌已經(jīng)在無人駕駛汽車平臺上進(jìn)行了9年的封閉式測試,但測試時間不夠,因素也相對很簡單。因此,其安全性和穩(wěn)定性仍需要長期監(jiān)測。

環(huán)境安全

在人工智能算法的基礎(chǔ)上,智能駕駛汽車能夠?qū)崿F(xiàn)自動避障和完成自動駕駛在一些較為復(fù)雜的道路上。然而,無人駕駛汽車仍然需要其他的交通參與者的正確駕駛來駕駛。只有當(dāng)其他駕駛員做出正確駕駛的判斷時,無人駕駛汽車的測試才會相應(yīng)做出正確、合理的判斷。

該論文在對無人駕駛事故和安全隱患的分析基礎(chǔ)上,提出了自動駕駛汽車的預(yù)期安全系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以進(jìn)行監(jiān)督、預(yù)測和保證智能駕駛車輛的駕駛狀態(tài),從感知、決策和控制等方面提高智能駕駛的安全性。

2. 系統(tǒng)架構(gòu)

智能駕駛離不開幾項關(guān)鍵技術(shù)。在宏觀層面,智能駕駛基于環(huán)境感知、路徑規(guī)劃和決策控制等核心技術(shù)。

結(jié)合上一段提到的幾個關(guān)鍵技術(shù),智能駕駛有了真正駕駛的技術(shù)支撐,而安全技術(shù)是自動駕駛汽車能否真正在公共道路上行駛的前提。2011年發(fā)布的ISO26262《道路車輛功能安全》國際道路車輛功能安全標(biāo)準(zhǔn),為電子控制系統(tǒng)故障引起的安全風(fēng)險提供了系統(tǒng)的解決方案。

由于自動駕駛汽車可以獨(dú)立于駕駛員控制車輛的部分或全部行為,任何影響其感知、決策和執(zhí)行的因素都可能構(gòu)成車輛危險。根據(jù)不同的風(fēng)險來源和所需的安全技術(shù),比較分析見下表。

 

系統(tǒng)功能限制

主要原因是設(shè)計開發(fā)過程中的系統(tǒng)功能定義不能完全滿足目標(biāo)市場的使用要求。對目標(biāo)場景的考慮不全面,導(dǎo)致系統(tǒng)無法準(zhǔn)確識別環(huán)境要素;功能仲裁邏輯不合理,導(dǎo)致系統(tǒng)決策錯誤;執(zhí)行機(jī)構(gòu)響應(yīng)不足,導(dǎo)致運(yùn)動控制偏離預(yù)期。

環(huán)境干擾

自動駕駛受到路況、周邊事物、環(huán)境天氣等諸多因素的影響。如何克服環(huán)境干擾,可靠地執(zhí)行環(huán)境工作行車識別、駕駛決策和運(yùn)動控制是確保安全駕駛的關(guān)鍵。預(yù)期安全系統(tǒng)源于預(yù)期功能安全(SOTIF)的概念,旨在為智能駕駛的感知、決策和控制系統(tǒng)(執(zhí)行響應(yīng))設(shè)計一種安全監(jiān)管系統(tǒng),以克服環(huán)境干擾,改善智能駕駛系統(tǒng)的局限性。建議的安全系統(tǒng)架構(gòu)如下圖所示。

該安全系統(tǒng)預(yù)計將分為三個基本模塊:感知數(shù)據(jù)的處理、決策信息的確定和執(zhí)行器響應(yīng)的檢測。首先,基于智能車輛傳感器的感覺數(shù)據(jù),進(jìn)行多傳感器分析和融合,重建當(dāng)前的駕駛場景。通過分析駕駛現(xiàn)場,安全系統(tǒng)可以確定每個傳感器的置信度,并根據(jù)傳感器的置信度為智能汽車的決策和控制提供保證。

其次,決策信息的判斷主要基于“安全熵”和安全系統(tǒng)的定量評價。最后,執(zhí)行器響應(yīng)的檢測相對偏向于仿真和測試。對于已知情況,可以選擇軟件/硬件測試和車輛測試.

3. 駕駛現(xiàn)場和系統(tǒng)安全

駕駛現(xiàn)場構(gòu)建

要分析駕駛場景,構(gòu)建場景數(shù)據(jù)庫(如下圖)是一個先決條件。針對不同的典型場景,通過采集真實駕駛員的駕駛數(shù)據(jù),形式化并分析駕駛決策。智能車輛結(jié)合場景檢索與識別,在保證各項功能的前提下,可以大大提高智能駕駛的安全性。

本文提到的駕駛場景庫由交通信號.道路屬性.環(huán)境屬性.時間構(gòu)成

因此,提出了一種對行車場景進(jìn)行定性分析作為多傳感器融合基礎(chǔ)的行車場景構(gòu)建方案。定性分析方法來源于自然語言中的知識提取算法。知識提取的過程可以概括為三個步驟。第一步是識別與本體(ontology)相匹配的概念、概念實例、屬性和簡單值;第二步是根據(jù)內(nèi)容和本體定義,將識別出的三元組元素正確組合,構(gòu)建正確的知識三元組;最后一步是基于本體對抽取的事實知識的有效性和完整性進(jìn)行檢驗,刪除無效知識和不完整知識,確保添加到領(lǐng)域本體知識庫中的知識是有效的和完整的。例如,通過獲取天氣信息,如今天的雨天,結(jié)合已建立的用例庫,可以推斷激光雷達(dá)的置信度由于環(huán)境干擾而降低。因此,在這種情況下,激光雷達(dá)的權(quán)重應(yīng)該相應(yīng)地減少,以確保安全。

結(jié)合以上的定性分析,對駕駛場景的定量分析也是必不可少的。利用模糊數(shù)學(xué)中的基本概念,用公式定量描述駕駛場景。

圖片其中V1表示交通信息,即交通燈、交通標(biāo)志;V2表示道路信息,如道路材料、道路起伏、道路物體信息;V3表示自然條件,如雨、雪、霧、霾、空氣流量、溫度、濕度等;V4表示時間。

結(jié)合定性和定量的概念,分析各個因素的影響,并根據(jù)不同因素的組合實現(xiàn)自主駕駛決策。目前的決策方法大多過于單一,不能完全適用于復(fù)雜的社會環(huán)境。因此,場景信息不僅可以增強(qiáng)智能駕駛感知系統(tǒng),還可以針對不同場景提供不同的駕駛策略,從而提高智能車輛的環(huán)境適應(yīng)性和駕駛穩(wěn)健性。

拓展安全熵

近年來,熵作為一個更籠統(tǒng)的概念被提出,熵的應(yīng)用在深度和廣度上都有了進(jìn)一步的發(fā)展。預(yù)期功能的安全性(SOTIF)有望成為智能駕駛的研究熱點之一。因此,提出了預(yù)期安全熵的概念。它可以定義為在熵權(quán)下智能駕駛車輛的各種預(yù)期功能因素(包括感知、決策、執(zhí)行器等)的不確定性的總和。

對于安全系數(shù),其安全性可用于指示其執(zhí)行安全功能的能力。安全程度可以從熵的角度來分析。它必須有一個與安全程度相對應(yīng)的安全熵來表示安全因素的不確定性、混亂性和無序性。安全程度越大,其自身的不確定性(uncertainly)、混亂(chaos)和無序(disorder)就越小。安全熵是衡量安全因子本身混沌程度的一個度量,安全熵由安全性圖片定義

定義安全系統(tǒng)的熵應(yīng)該由環(huán)境∩車輛的概率狀態(tài)來定義。假設(shè)環(huán)境處于異常安全狀態(tài)是

因此,系統(tǒng)的安全熵定義為

從熵的本質(zhì)意義出發(fā),熵是一個廣義的度量。兩種狀態(tài)混合后,熵應(yīng)該是兩種狀態(tài)對應(yīng)的熵之和,即

因此,

安全熵和熵的概念是安全動力學(xué)研究的基礎(chǔ),可以作為解釋安全系統(tǒng)穩(wěn)定性和判斷安全系統(tǒng)是否不穩(wěn)定的判據(jù)??梢?,所定義的安全熵概念符合廣義熵的性質(zhì),從而為安全系統(tǒng)的安全熵和其他領(lǐng)域的熵提供了橋梁。

4. 未來發(fā)展

安全是汽車行業(yè)發(fā)展的永恒主題。通過分析環(huán)境和車輛因素對自動駕駛的安全影響,解釋風(fēng)險的來源和發(fā)生機(jī)制,并提出對策。通過充分考慮安全風(fēng)險的來源,系統(tǒng)地實施功能安全、信息安全、SOTIF等安全技術(shù),可以確保自動駕駛實現(xiàn)整體安全,相關(guān)自動駕駛汽車實現(xiàn)規(guī)?;瘧?yīng)用。

提出的自動駕駛汽車的預(yù)期安全系統(tǒng)是基于國際上正在實施的 SOTIF 技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)展。該國際技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)是首個自動駕駛汽車安全技術(shù)標(biāo)準(zhǔn),對自動駕駛汽車系統(tǒng)安全技術(shù)的開發(fā)和驗證具有重要的指導(dǎo)意義。

 

責(zé)任編輯:張燕妮 來源: 焉知智能汽車
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