Автономно действующий транспорт и доказательства безопасности езды

Автономно действующий транспорт и доказательства безопасности езды

Автономно действующий транспорт уже эксплуатируется на дорогах, если брать в расчёт автоматизированные системы торможения и системы предупреждения о смене полосы движения. Вместе с тем специалисты продолжают активно работать над совершенством технологии. Так, команда Грацкого института программных технологий вместе с коллегами «AVL» по тестированию кибер-физических систем занимаются разработкой технологии будущего. Методом адаптивного управления и автоматизированным созданием обширных тестовых сценариев учёные стремятся обеспечить гарантии безопасности.

Как доказать безопасность автономных машин?

Как показывают исследования, исключительно тест-драйвами не обеспечить полных доказательств безопасности в случаях аварий машин автономного вождения. Для получения явных доказательств надёжности, управляемое автономно транспортное средство должно преодолеть 200 миллионов километров пути.

Это расстояние в 10 тысяч раз больше испытательного километража требуемого для обычных автомобилей. Однако критические тестовые сценарии, демонстрирующие опасности жизни и здоровью, невозможно воспроизвести реальными тест-драйвами.

Соответственно, автономно действующий транспорт необходимо проверять на безопасность посредством моделирования. Между тем, тестирование полностью автономной системы требует переосмысления относительно того, каким способом проверять и сертифицировать системы «Advanced Driver Assistance Systes» (ADAS), а также «Autonomous Driving» (AD).

Именно этот момент заставил прибегнуть специалистов «AVL» к тесному сотрудничеству с учёными «TU Graz». Поставленная задача — разработка уникального, высокоэффективного метода и рабочего процесса, основанных на моделировании и генерации тестовых примеров. Разрабатываемая методика требуется для подтверждения соответствия требованиям безопасности предполагаемой функциональности (SOTIF), качеству и целостности автономных систем.

Сейчас сформированная группа участников проекта работает над инновационной методикой моделирования максимально возможного числа сценариев тестирования. Исследовательский подход исключает прохождение автомобилем миллионов километров, предлагая онтологии для описания среды автономно действующего транспорта. Онтологии представляют своего рода базы знаний машинных систем под обмен определённой информацией.

Автономно метод контроля адаптивной компенсации

Журналом «Software Quality Journal» рассматривается метод контроля адаптивной компенсации внутренних ошибок программной системы. В частности, выбор альтернативных действий для достижения заранее определенных целевых состояний. При этом обеспечивается определенная степень избыточности.

Основа выбора действий — весовые модели, корректируемые с течением времени. Кроме того, измеряется коэффициент успешности уже выполненных конкретных действий. Дополнительно к методике, представлена также реализация «Java», — два тематических исследования, мотивированных требованиями автономного диапазона вождения.


При помощи информации: TuGraz