自动化测试在SOTIF开发中的应用

为应对自动驾驶给车辆系统安全验证和确认工作带来的新挑战,基于即将发布的自动驾驶安全标准ISO/PAS21448《车辆—预期功能安全(SOTIF)》,分析了其对车辆系统验证和确认工作的新要求,基于此开发了一种满足SOTIF开发需求的自动化测试系统,并利用该系统进行了在环及实车自动化测试,给出了车道保持功能(LKA)的SOTIF测试和指标开发示例,该测试方法及测试系统为自动驾驶车辆系统的SOTIF开发提供了支持。     

基于自动驾驶车辆的供电网络系统

文章分析了自动驾驶系统在车辆单路主电源供电网络上存在的风险,研究并提出了满足自动驾驶功能安全的车辆供电网络系统解决方案。详细介绍了方案的工作模式、控制诊断策略以及相关零部件的技术要求,同时也提供了相关零部件的具体设计方案。     

感知系统触发条件穿透率评估方法研究

预期功能安全问题制约着自动驾驶汽车的落地。自动驾驶感知系统面临的各种极端行驶环境等极易引起预期功能安全问题。因此,须按照现有预期功能安全标准,在安全分析阶段识别并评估种类多且数量大的触发条件,筛选高价值触发条件为后续测试验证提供测试场景输入。本文中首先基于对触发条件在自动驾驶系统中的风险演化过程的分析,提出一套包括暴露率、穿透率和危害率的三维感知系统触发条件评估体系。随后,基于层次分析法构建了触发条件穿透率量化评估方法。最后,针对某量产车型的融合感知系统分析并选取15个触发条件,构建测试用例并开展封闭场地测试,评估上述触发条件的穿透率。最终经计算筛选得到3个高风险触发条件,验证了触发条件穿透率量化评估方法的可行性。     

自动驾驶汽车自动紧急避撞测试与评价方法研究

自动驾驶汽车的测试与评价方法对于自动驾驶汽车的快速发展具有重要作用。安全是自动驾驶汽车发展的首要前提,自动紧急避撞是保障自动驾驶汽车行驶安全的重要功能。文章首先分析了自动紧急避撞功能的典型测试场景;其次,基于典型测试场景,研究了自动紧急避撞功能的测试与评价方法;最后,根据提出的测试与评价方法对自动驾驶汽车自动紧急避撞功能进行了实际的案例分析。     

一种自动驾驶仿真场景要素的提取方法

针对场景及其内容定义不明确、场景基本要素提取多为主观分析和不同测试主体的场景要素选择和设计不可解释等问题,本文中提出一种汽车自动驾驶仿真场景的关键要素提取方法。该方法从自动驾驶系统角度逐级分析场景要素对感知、决策和控制模块的影响,并根据对自动驾驶不同子模块的影响,建立为一种要素-结构-功能平面的映射方程,然后基于平面节点判别矩阵建立场景要素的提取模型,量化场景要素的重要性并进行判别和筛选。最后通过分析第四届世界智能驾驶仿真挑战赛的行人安全避撞场景的元素构成,验证了所提方法的可行性和有效性。     

自动驾驶汽车法律监管环境分析及思考

自动驾驶是当今汽车领域创新变革的重要方向,但该技术的发展涉及的法律问题之广也是前所未有的。基于全球自动驾驶汽车法律监管现状,分析了各国监管环境所表达的核心要求。结合我国现有自动驾驶汽车法律监管存在的问题,提出了明确自动驾驶法律地位、试点先行提升实践安全、探索相关保险和责任规则、协同国家和地方监管四点监管建议,并对中国自动驾驶法律发展三阶段进行了展望。     

自动驾驶汽车在城市道路上面临的主要场景挑战

基于人类的自然驾驶数据、交通事故数据等信息提出的自动驾驶汽车技术要求和测试场景难以反映自动驾驶汽车特有的局限性和安全风险。文章从车辆视角出发,利用搭载高度自动驾驶功能的汽车开展了实际道路测试,并通过分析测试过程中遇到的危险场景和边缘场景,总结了城市道路环境下自动驾驶汽车在感知、定位、决策规划、控制执行和网联通信等方面存在的主要场景挑战。该研究成果弥补了基于人类驾驶数据开展相关研究的不足,能够为自动驾驶汽车的研发和基于场景的测试验证提供参考。     

考虑预期功能安全的智能汽车自动紧急制动系统

预期功能安全的提出，使得传统的自动紧急制动系统的安全性受到了挑战。为此，本文中利用基于系统理论过程分析（systems-theoretic process analysis,STPA）方法得到了自动紧急制动系统的预期功能安全要求，在传统的自动紧急制动系统基础上增加了感知盲区安全车速规划策略。然后基于盲区场景下车辆与行人相遇运动学模型，构造盲区安全车速公式。接着设计加入非线性干扰观测器的速度滑模控制器，对该速度进行跟踪控制，最后在CarSim与Simulink联合平台上开展仿真试验，比较此系统与没有增加预期功能安全要求的自动紧急制动系统的安全性，并进一步在硬件在环仿真试验台上验证。结果表明，考虑预期功能安全的自动紧急制动系统能有效降低行人碰撞风险，并确保车辆安全通过盲区的行驶效率。     

自动驾驶等级划分及技术路线分析

近年来,自动驾驶成为汽车行业热点,但是事故频发,商业化落地困难阻碍了自动驾驶技术快速发展。文章以驾驶安全为核心,提出了新的自动驾驶等级划分方法并对不同等级内容进行详细阐述。基于此方法,指出当前自动驾驶技术发展路线弊端并规划了一种在量产车上逐级释放自动驾驶功能的技术路线,供行业参考。     

基于手眼模型的自动驾驶毫米波和激光雷达联合标定研究

为了提高自动驾驶汽车传感器的校准质量,增强自动驾驶系统对目标的精准感知能力,提出了基于手眼模型的毫米波和激光雷达联合标定方法。首先,利用毫米波雷达的内在结构特征建立数学模型,对毫米波和激光雷达传感器的外部参数进行精确计算,确保在统一的世界坐标系中。然后利用手眼模型作为融合分析的基础,实现了毫米波和激光雷达的联合标定。最后,在自动驾驶小巴车平台上进行了标定试验,利用该标定系统得到标定结果的三维位姿关系,并验证了自动驾驶小巴车传感器数据的准确性。研究结果表明,该方法测距误差均值为0.01 m左右,传感器旋转角度可以精确到1°左右,可以满足汽车自动驾驶系统中雷达感知精度的要求。     

基于有限状态机的车辆自动驾驶行为决策分析

将智能车辆的自动驾驶运动过程分解为车道保持、车辆跟随、车道变换和制动避撞4种典型驾驶行为,基于有限状态机方法建立各驾驶行为间的逻辑关系及状态切换过程,同时,构建了面向自动驾驶的虚拟危险势能场,并对其结构关键参数和驾驶行为决策触发阈值进行分析。利用MATLAB/CarSim软件对不同道路工况下的自动驾驶行为决策过程进行联合仿真,并利用比例车辆模型和机器视觉系统对提出的方法进行试验验证。仿真和试验结果表明,虚拟危险势能场与有限状态机相结合的方法能够满足智能车辆的驾驶行为决策需求并实现主要的自动驾驶功能。     

驾驶员状态监测系统测试评价方法分析

随着智能驾驶汽车的高速发展，L2级别的高级辅助驾驶系统装车率也越来越高，L3级自动驾驶已逐步实现，而安全自动驾驶还尚未完全落地，当前正处于人机共驾阶段，尽管ADAS系统可以降低交通事故发生率，但疲劳驾驶、分心驾驶和危险驾驶等交通安全“隐形杀手”仍长期存在，给驾驶员和乘客带来生命安全，驾驶员状态监测系统能有效避免疲劳或者分心驾驶引发的交通事故，已经成为避免事故和改善道路驾驶安全的一项关键技术。本文介绍了驾驶员状态监测系统工作原理，分析了目前国内外驾驶员监测系统的测试评价方法，并总结了该系统的未来发展动向。     

沃尔沃自动驾驶重卡上路

正沃尔沃的车型给人最深刻的印象是安全,人们对于卡车自动驾驶最大的担忧也是安全。日前,沃尔沃集团在卡车创新论坛峰会期间现场演示了其自动驾驶卡车,告诉大家不用担心自动驾驶的安全问题。这款FH牵引车本身就有很多人性化的设施和辅助功能,但自动驾驶技术的最终目标是用人工智能取代驾驶员。自动驾驶系统还处于试验阶段,这台车上有主动和被动的安     

自动驾驶汽车安全影响因素分析与应对措施研究

文章首先分析自动驾驶过程中"人、车、环境"三者间的关系,识别出关键的安全影响因素;再针对各因素,进行影响机理分析,同时给出针对性的应对措施;最后汇总出自动驾驶汽车所需的安全技术,同时阐明了预期功能安全(SOTIF)、功能安全及信息安全的关系,为自动驾驶汽车安全技术的发展提供了参考。     

产品安全认知视域下的自动驾驶车辆安全探讨

对产品安全认知的内涵与演进进行了剖析,从安全分析发展的角度梳理产品安全理念的发展,提出了有限性视域下的自动驾驶车辆安全需求。产品安全的本质是产品所处的风险状态,与社会发展协调同步。自动驾驶车辆除了要满足功能安全、预期功能安全、网络和数据安全外,还应有韧性安全需求。为理解产品安全认知的演进和自动驾驶安全需求分析的构建提供了思路。     

基于自动驾驶的车辆安全技术应用探讨

中国大量的道路基建工程建设充当着城市化发展的重要指标之一,然而交通基建并不能时刻满足日益增长的交通需求,随之而来的交通事故推动着车辆自身的安全及预警技术的研发,而该技术正是自动驾驶技术的基础。自动驾驶通过感知（传感器与创建环境地图）、规划（寻找与优化路径）与执行（ECU驱动车辆自动驾驶和安全功能）三个层面来实现,车辆自身的安全技术可被归纳为被动安全技术、防碰撞预警技术、主动安全技术和主动式无人驾驶技术,因此自动驾驶也是实现车辆安全技术的最高等级,然而即使是当下已商用的自动驾驶系统也不能完全保障交通安全,不成熟的避让算法、机器识别效率或处理系统高负载运行崩溃将更容易触发致命事故。自动驾驶的发展具有明朗的前景,但需要与智慧道路形成更高层次的环境感知水平,从而真正的推动人、车、路交通三要素有机结合,在更完善的交通感知环境中全方位保障三者在交通参与过程中的安全,助力车辆自动驾驶技术实现相应的社会价值。     

自动驾驶控制系统芯片技术现状与应用分析

本文分析了自动驾驶控制系统架构与自动驾驶各模块的计算资源需求,基于上述计算需求分析各模块对计算芯片处理器架构等方面的需求。调研了计算芯片以及自动驾驶控制系统应用现状与发展趋势,通过对比系统需求和应用现状,分析了目前自动驾驶功能的应用情况,并总结自动驾驶控制系统和功能集成方面的发展趋势,为自动驾驶控制系统的应用提供满足现状和发展需求的解决方案。     

基于驾驶状态识别的自动紧急制动控制策略

针对自动紧急制动系统缺乏对驾驶员实际需求与个性化考虑的问题,提出一种基于驾驶状态识别的自动紧急制动控制策略。引入驾驶状态识别系数将驾驶状态分为激进型、标准型和保守型3类,并将其用于最小安全距离修正。结果表明,基于驾驶状态识别的自动紧急制动系统可以更好地协调车辆起始制动距离,车辆制动后与前车的最小安全距离更符合驾驶员的心理预期,提高了驾驶员的认可度与信任度。     

自动驾驶汽车车辆在环测试技术概述

自动驾驶/安全辅助驾驶系统目前正往更自动化智能化发展。随着主动安全系统必须涉及的高危险度、高复杂度交通情形不断增多,这些功能的测试验证过程也变得越来越复杂,测试要求和测试成本也越来越高。由于大量相关的交通场景只能在有限的环境条件内进行评估,否则需要投入大量的成本和精力,因此实际车辆测试严重受限,需要制定一种应对挑战的方法。     

安全为先轻松放手——福特汽车在北美推出“解放双手”智能驾驶辅助功能

正2020年6月19日,福特汽车宣布将在北美市场推出自动驾驶辅助功能(英文名:Active Drive Assist),该功能帮助驾驶者在美国和加拿大的特定高速公路路段(共计16万km)实现安全的"解放双手",缓解长途驾驶带来的压力和疲劳。作为福特Co-Pilot360智行驾驶辅助系统的最新功能之一,自动驾驶辅助功能将陆续在北美市场的部分2021款福特车型上搭载,并作为全新纯电动SUV Mustang