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研究开发了自动驾驶汽车的安全关键仿真和自适应控制

发布日期:2020-08-01

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来源 |AZoRobotics


人们已经在体验未来。部分自动驾驶汽车已经使用诸如制动或车道偏离警告系统之类的自动化系统上路了。


TU Graz和AVL的研究人员正在努力使自动驾驶系统更安全。 图片来源:©Lunghammer –格拉茨理工大学。


在这样的系统中,软件是车辆的中央组件,应不断,可靠地满足高质量标准。


在TU格拉茨软件技术研究所,Franz Wotawa及其研究小组与AVL的网络物理系统测试团队合作,应对了这一未来技术带来的巨大挑战-通过自动生成用于仿真的综合测试场景来确保安全性 通过自适应控制技术进行系统内部误差补偿。


本体代替测试里程


试驾还不足以为自动驾驶系统的事故安全提供足够的证据。



自动驾驶汽车必须行驶约2亿公里才能证明其可靠性,尤其是在发生事故的情况下。测试里程是传统汽车所需测试里程的10,000倍。尽管迄今为止的测试涵盖了许多场景,但问题始终在于,这是否足够以及是否已经考虑了所有可能的事故场景。

- 格拉茨工业大学软件技术研究所研究员Franz Wotawa



但是就真实的测试驱动器而言,危及生命和肢体的关键测试方案无法复制。因此,应在仿真中测试自动驾驶系统的安全性。


AVL的Mihai Nica表示:“为了测试高度自动驾驶的系统,需要重新考虑汽车行业如何必须验证和认证高级驾驶员辅助系统和自动驾驶系统。”



因此,AVL与TU Graz共同开发了一种独特的,高效的方法和工作流,该方法和工作流基于仿真和测试用例生成,以证明满足了预期功能的安全性(SOTIF),自治系统的质量和系统完整性的要求。

- Mihai Nica,AVL


该团队已经合作开发了新技术,与过去相比,使用该技术可以模拟更多测试场景。团队采用的方法如下:本体不是用来行驶数百万公里,而是用来概述自动驾驶汽车的周围环境。


本体是有助于在机器系统内交换适当信息的知识库。例如,各个系统单元的关系,界面和行为可以相互通信。


当涉及自动驾驶系统时,它们将是“自动驾驶”,“交通描述”或“决策制定”。格拉茨团队分析了有关驾驶场景中周围环境的基本深入信息,并向知识库提供了由AVL提供的有关道路,十字路口等的建设数据。


借助AVL首创的测试用例生成算法,可以使用这些数据提取驾驶场景,该算法可以在模拟中测试自动驾驶系统的行为。


发现其他弱点


对于EU AutoDrive项目,该团队采用了两种算法将此类本体转换为用于组合测试的输入模型,然后可以使用模拟环境来实现该模型。


Wotawa表示:“在最初的实验测试中,我们发现自动驾驶功能存在严重缺陷。没有这些自动生成的测试方案,就不会如此快地检测到这些漏洞:在所调查的319个测试用例中,有9个导致了事故。”


例如,在一个测试场景中,制动辅助系统无法识别两个同时从不同方向靠近的人,其中一个人被启动的制动动作严重击中。


这意味着使用我们的方法,您可以找到难以实际测试的测试场景,甚至可能无法集中精力进行测试。” Wotawa补充道。


内部误差的自适应补偿


自主系统,特别是自主驾驶系统,应能够在故障或变化的环境条件下自行纠正,并始终可靠地到达给定的目标状态。



当我们看一下当今已经使用的半自动系统(例如巡航控制系统)时,很快就会发现,在出现错误的情况下,驾驶员可以并且将始终进行干预。对于全自动驾驶汽车,这已不再是一种选择,因此系统本身必须能够相应地起作用。

- 弗朗兹·沃塔瓦(Franz Wotawa),格拉茨工业大学软件技术研究所研究员


在**出版的《软件质量期刊》中,Franz Wotawa和他的博士生Martin Zimmermann介绍了一种控制技术,该技术可以自适应地补偿软件系统中的内部错误。


所提出的技术以可以实现预定目标状态的方式选择替代动作,同时提供特定程度的冗余。使用随时间调整的加权模型来执行动作选择,并量化已经执行的特定动作的成功率。


除了这项技术外,研究人员还通过两个案例研究,通过自动驾驶范围的需求启发了Java实现及其评估。


参考期刊

Zimmermann,M&Wotawa,F(2020)一种用于自动驾驶的自适应系统。软件质量控制。doi.org/10.1007/s11219-020-09519-w。


资料来源:https://www.tugraz.at/home/



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