CN112711260A - 一种用于自动驾驶车辆误/漏识别的预期功能安全测试评价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于自动驾驶车辆误/漏识别的预期功能安全测试评价方法，包括：对自动驾驶车辆误/漏识别触发事件进行分析；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；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信息及对应的触发事件上传至云端管理系统；确定评价指标及采用熵值法和序关系分析法相结合的方法确定评价指标的权重系数；确定自动驾驶车辆误/漏识别的预期功能安全，形成测试评价体系。通过该发明可确定复现触发事件测试场景的测试优先级，从而确定测试用例的重要度，使得验证合理预见误/漏识别相关触发事件的容忍度更加准确可靠，从而验证评估未知的风险。
Description
技术领域
本发明涉及无人驾驶测试技术领域，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测试评价方法。
背景技术
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，特别是SOTIF在不同国家与地区存在明显差异。自动驾驶车辆和传统车辆的最大区别在于，传统车辆是基于载荷谱和道路谱的输入来设计的机械和电子性能，其中载荷谱和道路谱可以在全世界实现统一，而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全放在首位，特别是不够重视其他车辆或行人的安全，这些都是SOTIF的挑战。
由于自动驾驶车辆无法在外界复杂交通状况及环境的影响下将误/漏识别率降为零，误/漏识别会有以下情况：摄像头、激光雷达对一些颜色的目标检测有功能不足，从而造成传感器漏识别；受外界环境的干扰，尤其是遮挡造成的算法漏识别和传感器误识别。还有一些无法预料误/漏识别事件会导致自动驾驶车辆预期功能安全存在风险，在测试评价基于自动驾驶车辆误/漏识别的预期功能安全时验证触发事件的容忍度的准确可靠以及验证评估未知风险并最终确认自动驾驶车辆预期功能安全，是目前需要解决的问题。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术中的问题，提供一种用于自动驾驶车辆误/漏识别的预期功能安全测试评价方法。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种用于自动驾驶车辆误/漏识别的预期功能安全测试评价方法，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，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；
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信息及相应的触发事件上传至云端管理系统进行保存；
S4，确定评价指标及采用熵值法和序关系分析法相结合的方法确定评价指标的权重系数；
S5，确定自动驾驶车辆误/漏识别的预期功能安全，形成测试评价体系。
优选地，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。
优选地，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。
优选地，步骤S2中，所述底层执行控制层包括底层执行控制板和电源控制板。
优选地，步骤S2进行时，根据步骤S1的分析结果，得到不同的测试场景，提取各所述测试场景中关键参数、并结合外部环境、车辆控制确定最终测试场景，根据所述最终测试场景利用所述仿真软件构建所述仿真测试场景。
优选地，步骤S3中，所述功能表现局限包括传感器功能表现局限，所述传感器功能表现局限通过传感器数据监测程序进行监测。
优选地，步骤S4中，通过熵值法计算各评价指标的权重系数wi的计算公式为：
式中，Si为第i个评价指标的熵值，m为评价指标数，
式中，
n为单个指标的状态数，rij为第i个评价指标隶属于第j层评级等级的关联等级程度。
进一步地，步骤S4中，通过序关系分析法计算各评价指标的权重系数
的计算公式为：
rk表示评价指标xk-1与xk之间的重要度之比，rk为常量。
更进一步地，采用熵值法和序关系分析法相结合计算各评价指标的综合权重系数ωt的计算公式为：
优选地，采用熵值法和序关系分析法相结合的方法可分别确定误/漏识别触发事件的权重系数和风险事件的权重系数。
由于上述技术方案的运用，本发明与现有技术相比具有下列优点：本发明的用于自动驾驶车辆误/漏识别的预期功能安全测试评价方法在对比发生危险的场景与安全场景后，分析误/漏识别导致潜在危险行为的触发事件；利用仿真软件与真实传感器数据，构建基于误/漏识别的预期功能内容的仿真测试场景；记录上传触发事件、功能表现局限的感知模块信息并给出预警提示；通过对系统中触发事件和风险事件的评估确定作为评价基于误/漏识别的预期功能安全的评价指标，对评价指标进行权重赋值；确定复现触发事件测试场景的测试优先级，从而确定测试用例的重要度，通过对触发事件、风险事件的评价使得验证合理预见误/漏识别相关触发事件的容忍度更加准确可靠，从而验证评估未知的风险，确定基于误/漏识别的自动驾驶车辆预期功能安全，最终形成用于自动驾驶车辆误/漏识别的预期功能安全的测试评价方法。
附图说明
附图1为本发明的用于自动驾驶车辆误/漏识别的预期功能安全测试评价方法的流程图；
附图2为本发明中构建自动驾驶车辆误/漏识别仿真测试场景并进行测试的流程图；
附图3为本发明中功能表现局限信息及触发事件上传的结构框图。
具体实施方式
下面结合附图来对本发明的技术方案作进一步的阐述。
如图1所示，本发明的用于自动驾驶车辆误/漏识别的预期功能安全测试评价方法包括如下步骤：
S1，自动驾驶车辆误/漏识别触发事件分析。
在分析基于自动驾驶车辆误/漏识别的具体触发事件前，需要识别由于误/漏识别引发的潜在危险行为，再由具体的环境条件要素对比预期危险场景与安全场景进行触发事件分析，如表1所示，主要包括由误/漏识别引发的风险事件和相对应的触发事件及可作为评价指标的指标值。例如，传感器摄像头在白天前方有静止白色箱体货车将其识别为天空，激光雷达由于自身原因对黑色车辆和黑色衣服行人的检测，都会造成传感器漏识别；毫米波雷达对特殊动物如行走姿态特殊的袋鼠存在漏识别；另外还有一些受到安装位置或外部环境影响，尤其是存在遮挡的情况下都会造成传感器误/漏识别发生，从而导致危险发生。
表1
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。
对于分析得到误/漏识别的触发事件后，针对具体的误/漏识别触发事件进行自动驾驶车辆的感知模块的测试，流程图如图2所示，具体包括如下步骤。
(1)分析识别误/漏识别触发事件得到不同测试场景。
各触发事件可组合形成不同场景测试用例。
(2)确定最终测试场景。
在确定最终测试场景时，提取不同测试场景中的关键参数，以真实数据或理论分析的方法给出关键参数的分布范围，结合外部环境、车辆控制等因素，例如，天气状况、车速高低、其他交通元素等，从而得到最终的测试场景。
(3)在仿真软件中构建自动驾驶车辆误/漏识别仿真测试场景。
仿真软件主要是以动力学仿真为主，用来在车辆开发的过程中对整车的动力、稳定性、制动等进行仿真，如SCANeR、CarSim、Prescan、CARLA等等。本发明仿真软件优选SCANeR软件。
构建自动驾驶车辆误/漏识别仿真测试场景主要包括如下步骤：
A1.在仿真软件中创建虚拟测试场景。
根据自动驾驶车辆所需要实现的功能，搭建虚拟测试场景，此虚拟测试场景可以是高速公路或城区道路。在创建的虚拟测试场景中加入所需求的交通参与者如车、人、运动路径等、交通标志如信号灯、地标、施工等必要信息。
A2.在仿真软件中外接用于实车的传感器及底层执行控制层。
根据实车所装备的传感器，在仿真软件中给构建的车辆动力学模型在车身的相同的安装位置及角度添加传感器，同时将用于实车的传感器外接到仿真软件上，控制模拟自动驾驶车辆，为其提供环境感知，在仿真软件中添加底层执行控制层，底层执行控制层包括底层执行控制板和电源控制板，如转向板、电控板和电源板，获取传感器、底层执行控制层数据，底层执行控制层数据包括刹车、油门等。
A3.在仿真测试软件中添加与实车相同的控制决策算法。
将实车的控制决策算法导入到仿真环境中，将传感器的感知数据和底层执行控制层数据发送给构建的车辆动力学模块，控制车辆可以在仿真环境下正常行驶。
A4.在仿真软件中添加车辆行驶环境。
根据真实车辆行驶环境在仿真软件中添加相应的道路场景、交通环境、气象状态及设置误/漏识别触发事件。其中，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；交通环境是指合理的交通流量信息及周围交通车辆行为；气象状态指的是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；设置误/漏识别触发事件指的是在虚拟测试场景中加入误/漏识别触发事件，如加入“白天前方静止白色箱体货车”事件。
(3)在自动驾驶车辆误/漏识别仿真测试场景中对模拟的自动驾驶车辆进行误/漏识别场景仿真测试实验。
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信息及对应的触发事件上传至云端管理系统进行保存。
在进行场景测试过程中，由于误/漏识别导致真实发生危险行为时，将自动驾驶车辆的系统/组件即传感器模块出现功能表现局限的具体因素，比如CAN数据中断、CAN通信不稳定，数据延迟、参数标定异常等以及相应触发事件上传至云端管理系统，以便后续分析指导基于误/漏识别的预期功能安全的改善方向进而减少风险，同时给出预警提示。功能表现局限信息及触发事件上传框架图见图3所示。
S4，确定可接受的评价指标及采用熵值法和序关系分析法相结合的方法确定评价指标的权重系数。
对于管理系统中记录的误/漏识别具体触发事件，由于误/漏识别导致的潜在危险事件，需要对可测试场景进行仿真测试，并分析确定能实际评价危险事件的指标，该评价指标即为分析触发事件中的具体触发因素，如表1所示，在确定评价指标后采用主客观相结合的方法对评价指标进行量化分析。
评价指标量化分析方法主要采用主客观相结合的方法，包括熵值法与序关系分析法。
熵值法是利用所需评价指标的实际值来度量其有效信息量的多少，从而确定评价指标的权重值。根据熵的定义，基于误/漏识别的自动驾驶车辆预期功能测试评价第j层评级等级的第i个评价指标的熵值根据下列公式计算：
其中：rij为第i个评价指标隶属于第j层评级等级的关联等级程度；pij表示第i个评价指标在第j层评级等级的概率；n为单个指标的状态数；m为评价指标数；i＝1，2，......，m；j＝1，2，......，n；0≤Si≤1。
第i个评价指标的权重系数wi根据下式计算：
其中：0≤wi≤1，
最终可得出m个评价指标的权重系数集合：w＝(w1，w2，......，wm)T。
对于序关系分析法，通过在m个评价指标集{x1，x2，......，xm}中将各评价指标按照重要程度组成序关系，如下式所示：
其中，
指组成序关系后的单因素评价指标，给出评价指标xk-1与xk之间的重要度之比rk。排序后的各评价指标对应的权重系数
由下列公式计算得到：
其中：k为评价指标数，k＝m，m-1，......，3，2，rk为常量。
在分别得到通过熵值法和序关系分析法计算的评价指标的权重系数后，可计算评价指标的综合权重系数ωt，计算公式如下：
其中，wit是熵值法计算得到的评价指标的权重系数，
是序关系分析法计算得到的评价指标的权重系数。对于m个评价指标，最终可得出自动驾驶车辆各级指标的综合权重系数集合ω＝(ω1，ω2，……，ωm)T。
通过对评价指标的量化分析，即确定误/漏识别触发事件权重系数的大小，使得在验证合理预见误/漏识别相关误/漏识别触发事件容忍度时可靠性和准确性更高，可以确定复现误/漏识别触发事件时测试场景的测试优先级，从而确定对应测试用例的重要度，以提高整体测试效率。同时，通过确定风险事件的权重系数的大小，可作为评估对合理可预见的误/漏识别表现的预期效果的依据，与对比实际测试中引发的危险行为，验证评估基于误/漏识别的自动驾驶车辆预期功能安全的未知风险。
S5，确定基于误/漏识别的自动驾驶车辆预期功能安全，形成测试评价体系。
通过对自动驾驶车辆预期功能安全的未知风险的验证，可以确定存在风险的合理性，在场景测试过程中，有实际发生导致危险事件的误/漏识别行为时，通过对测试结果的量化评估可验证其风险的合理化，确定基于误/漏识别的自动驾驶车辆预期功能安全，从而形成一套测试评价流程，本实施例以自动驾驶车辆紧急制动功能为例，给出用于误/漏识别的自动驾驶车辆预期功能安全的测试评价过程，如表2所示。
表2
上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人士能够了解本发明的内容并加以实施，并不能以此限制本发明的保护范围，凡根据本发明精神实质所作的等效变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围内。
Claims (10)
1.一种用于自动驾驶车辆误/漏识别的预期功能安全测试评价方法，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，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；
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信息及相应的触发事件上传至云端管理系统进行保存；
S4，确定评价指标及采用熵值法和序关系分析法相结合的方法确定评价指标的权重系数；
S5，确定自动驾驶车辆误/漏识别的预期功能安全，形成测试评价体系。
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测试评价方法，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测试评价方法，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测试评价方法，其特征在于：步骤S2中，所述底层执行控制层包括底层执行控制板和电源控制板。
5.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测试评价方法，其特征在于：步骤S2进行时，根据步骤S1的分析结果，得到不同的测试场景，提取各所述测试场景中关键参数、并结合外部环境、车辆控制确定最终测试场景，根据所述最终测试场景利用所述仿真软件构建所述仿真测试场景。
6.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测试评价方法，其特征在于：步骤S3中，所述功能表现局限包括传感器功能表现局限，所述传感器功能表现局限通过传感器数据监测程序进行监测。
7.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测试评价方法，其特征在于：步骤S4中，通过熵值法计算各评价指标的权重系数wi的计算公式为：
式中，Si为第i个评价指标的熵值，m为评价指标数，
式中，
n为单个指标的状态数，rij为第i个评价指标隶属于第j层评级等级的关联等级程度。
8.根据权利要求7所述的用于自动驾驶车辆误/漏识别的预期功能安全测试评价方法，其特征在于：步骤S4中，通过序关系分析法计算各评价指标的权重系数
的计算公式为：
k＝m，m-1，......，3，2，rk表示评价指标xk-1与xk之间的重要度之比，rk为常量。
9.根据权利要求8所述的用于自动驾驶车辆误/漏识别的预期功能安全测试评价方法，其特征在于：采用熵值法和序关系分析法相结合计算各评价指标的综合权重系数ωt的计算公式为：
10.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测试评价方法，其特征在于：采用熵值法和序关系分析法相结合的方法可分别确定误/漏识别触发事件的权重系数和风险事件的权重系数。
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