【技术实现步骤摘要】
一种用于自动驾驶车辆误/漏识别的预期功能安全风险评估方法
本专利技术涉及无人驾驶测试
，具体涉及一种用于自动驾驶车辆误/漏识别的预期功能安全风险评估方法。
技术介绍
自动驾驶车辆是为了解决人类驾驶的不安全问题。据NHTSA(美国交通部高速公路安全管理局)统计，美国高速公路上每年死亡约2.5万人，94％是由驾驶员导致的驾驶功能不能奏效造成的。但自动驾驶又会产生新的人类驾驶员所没有的安全问题——Unknown(未知)、Unsafety(不安全)，即预期功能安全SOTIF。预期功能安全SOTIF强调的是避免因为预期的功能表现局限、性能不够而导致不合理的风险。也就是说，车辆在所有功能没有失效的情况下，依然发生的驾驶安全问题都归类于预期功能安全。自动驾驶车辆引发的安全问题中，99％都来源于预期功能安全。目前行业对于SOTIF还没能找到一个完整的解决方案，也没有一套成熟、高效率的测试体系，甚至还没有一套基础理论。自动驾驶车辆是基于场景的，安全是建立在必须把驾驶安全放在第一位的基础上，但现实是，很多驾驶者并不把驾驶安...
【技术保护点】
1.一种用于自动驾驶车辆误/漏识别的预期功能安全风险评估方法，其特征在于：包括如下步骤：/nS1，识别由于误/漏识别引发的潜在危险行为，由具体的环境条件对比预期危险场景与安全场景进行误/漏识别触发事件分析；/nS2，在仿真软件中构建自动驾驶车辆误/漏识别仿真测试场景并进行测试，改进误/漏识别对预期功能安全的影响，包括：/n（1）在所述仿真软件中创建虚拟测试场景；/n（2）根据实车所装备的传感器，在所述仿真软件中给所述仿真软件中构建的车辆动力学模块在车身的相同的安装位置及角度添加传感器，同时将用于实车的所述传感器及底层执行控制层外接到所述仿真软件上，获取所述传感器及所述底层执...
【技术特征摘要】
1.一种用于自动驾驶车辆误/漏识别的预期功能安全风险评估方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1，识别由于误/漏识别引发的潜在危险行为，由具体的环境条件对比预期危险场景与安全场景进行误/漏识别触发事件分析；
S2，在仿真软件中构建自动驾驶车辆误/漏识别仿真测试场景并进行测试，改进误/漏识别对预期功能安全的影响，包括：
（1）在所述仿真软件中创建虚拟测试场景；
（2）根据实车所装备的传感器，在所述仿真软件中给所述仿真软件中构建的车辆动力学模块在车身的相同的安装位置及角度添加传感器，同时将用于实车的所述传感器及底层执行控制层外接到所述仿真软件上，获取所述传感器及所述底层执行控制层数据；
（3）在所述仿真软件中添加与实车相同的控制决策算法，将所述传感器数据和所述底层执行控制层数据发送给所述仿真软件中构建的车辆动力学模块；
（4）在所述仿真软件中添加车辆行驶环境；
（5）对模拟的自动驾驶车辆进行误/漏识别场景仿真测试实验；
（6）对测试结果进行分析并提出改进措施，所述改进措施包括提高所述传感器性能/精度、提高所述传感器的安装精度及增加所述传感器；
S3，将由于误/漏识别导致的自动驾驶车辆的系统/组件发生的功能表现局限上传至云端管理系统进行保存；
S4，对表现局限的功能进行严重度等级划分，分析潜在的出现频次和可被检测度，以采取相对应的应对措施。
2.根据权利要求1所述的用于自动驾驶车辆误/漏识别的预期功能安全风险评估方法，其特征在于：步骤S2中所述虚拟测试场景中至少包括交通参与者及交通标志。
3.根据权利要求1所述的用于自动驾驶车辆误/漏识别的预期功能安全风险评估方法，其特征在于：步骤S2中，所述车辆行驶环境包括道路场景、交通环境、气象状态及误/漏识别触发事件，所述道路场景用于模拟真实环境中道路场景要素的几何特性、物理特性和行为特性；所述交通环境用于模拟真实环境中交通流量信息及周围交通车辆行为；所述气象状态用于模拟真实环境中的天气状态、时间变化以及不同时间的光影变化。
4.根据权利要求1所述的用于自动驾驶车辆误/漏识别的预期功能安全风险评估方法，其特征在于：步骤S2中，所述底层执行控制层包括底层执行...
【专利技术属性】
技术研发人员：李茹，马育林，田欢，孙川，郑四发，
申请(专利权)人：清华大学苏州汽车研究院相城，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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