2024年自动驾驶安全模型研究报告-中汽研-华为

自动驾驶安全模型研究 目录 第一章 自动驾驶安全模型概述.......................................................................... 1 1.1 引言 ......................................................................................................... 1 1.2 自动驾驶安全模型的定义 ..................................................................... 2 第二章 自动驾驶安全模型应用.......................................................................... 4 2.1 安全行为约束 ......................................................................................... 4 2.2 安全行为验证 ......................................................................................... 4 2.3 安全评估指标 ......................................................................................... 5 第三章 自动驾驶安全模型介绍.......................................................................... 6 3.1 Last Point to Steer .................................................................................... 6 3.2 Safety Zone ............................................................................................... 7 3.3 RSS (Responsibility-Sensitive Safety) ..................................................... 8 3.4 SFF (Safety Force Field) ........................................................................ 11 3.5 FSM (Fuzzy Safety Model) .................................................................... 12 3.6 STD (Safety Time Domain) ................................................................... 18 3.7 CC-driver (Careful and Competent Human Driver) ............................... 23 3.8 中国成熟驾驶模型 ............................................................................... 26 第四章 自动驾驶安全模型展望........................................................................ 29 参考文献.............................................................................................................. 30 自动驾驶安全模型研究 1 第一章 自动驾驶安全模型概述 1.1 引言 在全球范围内，交通事故每年约造成 100 多万人伤亡[1]。研究[2]显示人为过失占所有交通事故原因的 75%，这一数字在美国超过 90%。人类驾驶员在驾驶汽车时存在各种各样的安全问题。例如，跟车距离太近导致追尾，未考虑后方来车危险变道等。为了一定程度上提醒并纠正人类驾驶员的的错误行为，当前越来越多的汽车上配备了先进驾驶辅助系统(Advanced Driving Assistance System, ADAS)。先进驾驶辅助系统根据车上传感器探测到的目标信息进行安全性评估。当安全性低于阈值时驾驶员依旧未注意到风险或未执行安全处置措施时，先进驾驶辅助系统会发出风险提醒，必要时会辅助制动或转向以避免碰撞。例如应急辅助系统中的前方碰撞预警(Forward Collision Warning, FCW)、变道碰撞预警(Lane Change Warning, LCW)及自动紧急制动(Autonomous Emergency Braking, AEB)等。 随着技术的发展，驾驶自动化等级也在不断提高。自动驾驶系统(Autonomous Driving System, ADS)在其设计运行条件(Operational Design Condition, ODC)内将代替人类驾驶员持续地执行全部动态驾驶任务。但也同样暴露出了不容忽视的安全问题。例如，当前部分自动驾驶系统对异形障碍物等目标的感知距离与识别能力不足，或者对邻车切入等危险场景的安全性评估和决策规划不够准确，这都容易导致交通事故的发生。安全永远是自动驾驶技术的必选项与首选项，是无论付出多少代价都需要满足的必要条件。如何保证自动驾驶汽车的安全性也成为监管机构、自动驾驶厂商、用户及社会民众最为关心的问题之一。 自动驾驶安全模型对自动驾驶系统的安全性保障具有十分积极的作用，在自动驾驶系统的安全评估及行为约束等方面都有着广泛的应用。越来越多的车企、研究机构及自动驾驶供应商等都在安全模型领域投入了大量研究。安全模型也开始出现在自动驾驶相关法规及标准中，并为自动驾驶事故或风险避免性能的衡量提供了参考。一个安全有效、科学合规的安全模型能够用于评估或约束自动驾驶系统驾驶行为的安全性及合规性。 自动驾驶安全模型研究 2 1.2 自动驾驶安全模型的定义 1.2.1 FRAV 对自动驾驶安全模型的定义 联合国世界车辆法规协调论坛(UN/WP.29)自动驾驶与网联车辆工作组(GRVA)自动驾驶功能要求(FRAV)非正式工作组旨在提供自动驾驶系统安全性验证的技术要求及相应验证方法的指南[5]。其中，定义了自动驾驶系统事故规避性能要求的推导方法。尽管自动驾驶系统可通过防御性驾驶以远离冲突与碰撞，但冲