CN116061974A - 用于自动紧急制动系统的数据处理方法、装置 - Google Patents
用于自动紧急制动系统的数据处理方法、装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116061974A CN116061974A CN202310275698.7A CN202310275698A CN116061974A CN 116061974 A CN116061974 A CN 116061974A CN 202310275698 A CN202310275698 A CN 202310275698A CN 116061974 A CN116061974 A CN 116061974A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- aebs
- function
- functional
- safety
- preset
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims abstract description 13
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 62
- FXNSVEQMUYPYJS-UHFFFAOYSA-N 4-(2-aminoethyl)benzenesulfonamide Chemical group NCCC1=CC=C(S(N)(=O)=O)C=C1 FXNSVEQMUYPYJS-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract 33
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 191
- 230000006399 behavior Effects 0.000 claims description 42
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 24
- 230000006872 improvement Effects 0.000 claims description 22
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 claims description 20
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 16
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 9
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 6
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 5
- 238000012360 testing method Methods 0.000 abstract description 24
- 238000011161 development Methods 0.000 description 24
- 238000013461 design Methods 0.000 description 17
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 14
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 14
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 14
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 description 14
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 6
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 5
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 4
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 4
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 4
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 4
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 3
- 230000007849 functional defect Effects 0.000 description 3
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 2
- 230000009849 deactivation Effects 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 2
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 2
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 230000003213 activating effect Effects 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 231100001267 hazard identification Toxicity 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000011022 operating instruction Methods 0.000 description 1
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 1
- 230000009295 sperm incapacitation Effects 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000010998 test method Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
- B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
- B60W60/0015—Planning or execution of driving tasks specially adapted for safety
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
- B60W30/08—Active safety systems predicting or avoiding probable or impending collision or attempting to minimise its consequences
- B60W30/09—Taking automatic action to avoid collision, e.g. braking and steering
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Transportation (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Regulating Braking Force (AREA)
Abstract
本申请公开了一种用于自动紧急制动系统的数据处理方法、装置，所述方法包括：根据车辆的功能安全以及预期功能安全，构建所述自动紧急制动系统中的预设AEBS功能；根据所述预设AEBS功能，构建所述预设AEBS功能对应的AEBS规范；以及基于预期功能安全评估所述AEBS规范并优化。通过本申请对于自动紧急制动系统可识别出已知的危险和未知的危险，提高AEBS的性能，避免不合理的制动或者无法制动。本申请可用于自动紧急制动系统的开发和测试。
Description
技术领域
本申请涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种用于自动紧急制动系统的数据处理方法、装置。
背景技术
随着自动驾驶汽车的快速发展，自动驾驶汽车的安全问题得到广泛关注，如何解决自动驾驶汽车的安全问题成为了一个焦点。
传统汽车开发往往是引入ISO 26262标准进行开发，因为ISO 26262是道路车辆电气/电子系统的安全标准，安全相关的电气/电子系统的功能异常表现可通过安全措施(包括安全机制)来避免可能的危害发生。但是对于自动驾驶汽车而言，并不是所有的车辆安全问题都是由于电气/电子系统的功能异常导致的，可能是因为传感器的性能局限、深度学习算法的不确定性等导致的功能异常而引起的车辆安全问题。
ISO 21448作为预期功能安全标准，即不存在由预期功能不足或者可预见的人员误用导致的危害而引起不合理的风险，更加关注整车层面的预期功能是否存在不足、系统层面的性能局限以及人员误用。
AEBS(Advanced Emergency Braking System)，自动紧急制动系统，在汽车上配备自动紧急制动系统(简称AEBS)已经成为一种趋势。该系统实时监测车辆前方行驶环境，并在可能发生碰撞危险时自动启动车辆制动系统使车辆减速，以避免碰撞或减轻碰撞。但是毫米博雷达、摄像头探测的范围、识别的目标种类等有限，例如弯道上的目标物、异形车等，同时会受到天气环境的影响，例如大雨、大雪等极端天气，这些都会有可能导致AEBS非预期的触发或者无法触发制动等导致功能失效。
因此在AEBS的开发与测试过程中识别出已知危险和未知危险，对于提高AEBS的性能至关重要。因此融合功能安全和预期功能安全的自动紧急制动开发与测试是必要的。
发明内容
本申请实施例提供了一种用于自动紧急制动系统的数据处理方法、装置，以提高AEBS的性能。
本申请实施例采用下述技术方案：
第一方面，本申请实施例提供一种用于自动紧急制动系统的数据处理方法，其中，所述方法包括：
根据车辆的功能安全以及预期功能安全，构建所述自动紧急制动系统中的预设AEBS功能；
根据所述预设AEBS功能，构建所述预设AEBS功能对应的AEBS规范；以及
基于预期功能安全评估所述AEBS规范并优化。
在一些实施例中，所述AEBS规范包括AEBS功能规范、AEBS系统规范、AEBS软件规范，所述基于预期功能安全评估所述AEBS规范并优化，包括：
基于预期功能安全评估所述AEBS功能规范、AEBS系统规范或者AEBS软件规范中的不足，并根据对应的解决措施优化。
在一些实施例中，所述方法还包括：
识别并评估所述AEBS功能规范中的驾驶员误用情况，确定不合规的误用行为。
在一些实施例中，所述方法还包括：
分析所述AEBS功能规范中的危害并评估风险。
在一些实施例中，所述基于预期功能安全评估所述AEBS规范并优化，包括：
采用改进措施，改进所述预设AEBS功能架构中的AEBS预设功能，以符合所述预期功能安全评估，其中所述改进措施的功能层级至少包括如下之一：功能层级、系统层级、软件算法层级、系统权限层级、驾驶员误用层级。
在一些实施例中，所述根据车辆的功能安全以及预期功能安全，构建所述自动紧急制动系统中的预设AEBS功能，包括：
构建所述自动紧急制动系统中的前碰撞预警的AEBS功能，其中所述前碰撞预警用于实时监测车辆前方行驶环境，并在可能发生碰撞危险时发出警告信息；
构建所述自动紧急制动系统中的自动紧急制动的AEBS功能，其中所述自动紧急制动用于实时监测车辆前方行驶环境，并在可能发生碰撞危险时自动启动车辆制动系统使车辆减速，以避免碰撞或减轻碰撞后果。
在一些实施例中，所述构建所述自动紧急制动系统中的预设AEBS功能之后，还包括：
识别所述预设AEBS功能在车辆级别的危害，评估与每个危害相关的风险，并得出车辆级别的安全目标；
根据所述安全目标，确定所述预设AEBS功能的失效模式；
根据功能失效模式在不同的驾驶场景中的暴露度以及造成的潜在碰撞类型确定严重度和驾驶员的可控度，确定整车级别的ASIL等级、安全目标；
根据所述严重度、所述可控度，确定所述功能失效模式是否与所述预期功能安全评估相关。
第二方面，本申请实施例还提供一种用于自动紧急制动系统的数据处理装置，其中，所述装置包括：
第一构建模块，用于根据车辆的功能安全以及预期功能安全，构建所述自动紧急制动系统中的预设AEBS功能；
第二构建模块，用于根据所述预设AEBS功能架构，构建所述预设AEBS功能对应的AEBS规范；以及
优化模块，用于基于预期功能安全评估所述AEBS规范并优化。
第三方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行上述方法。
第四方面，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行上述方法。
本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：通过基于车辆的功能安全以及预期功能安全，建立所述自动紧急制动系统中的预设AEBS功能，可以解决因为电气/电子系统的功能异常表现引起或造成的危害而导致不合理的风险的同时也解决了因预期功能不足或由于合理预见的人员误操作而造成的危险。采用包括车辆的功能安全以及预期功能安全建立的预设AEBS功能，可以识别出已知的危险和未知的危险，提高AEBS的性能，避免不合理的制动或者无法制动。
进一步地，根据所述预设AEBS功能，构建所述预设AEBS功能对应的AEBS规范，之后再基于预期功能安全评估所述AEBS规范并优化。通过运用SOTIF预期功能安全的方法识别出相关的功能规范、系统规范、软件规范存在的不足，以及传感器性能局限、算法性能局限、合理可预见的误用、执行器的性能局限，并找到对应的解决措施。此外，还能够避免或者减少AEBS功能风险，使功能更加安全、可靠、鲁棒性更好。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为本申请实施例中用于自动紧急制动系统的数据处理方法流程示意图；
图2为本申请实施例中用于自动紧急制动系统的数据处理装置结构示意图；
图3为本申请实施例中一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
发明人研究时发现，基于ISO 26262标准开发的AEBS自动紧急制动系统能够避免因系统本身的失效而导致的危险发生，但是传感器、算法、执行器本身都具有一定的局限性,即使在传感器、算法、执行器本身不存在失效的情况下也有可能导致功能失效。
以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案。
本申请实施例提供了一种用于自动紧急制动系统的数据处理方法，如图1所示，提供了本申请实施例中用于自动紧急制动系统的数据处理方法流程示意图，所述方法至少包括如下的步骤S110至步骤S130：
步骤S110，根据车辆的功能安全以及预期功能安全，构建所述自动紧急制动系统中的预设AEBS功能。
功能安全(Functional Safety)是一个系统或设备整体安全的组成部分。当系统出现功能性故障或失效时，将进入安全的可控模式。预期功能安全是指降低由于系统的预期功能不足或可预见的人员误操作导致的不可接受风险，适用的电子系统为安全功能受外部环境影响的功能，来自于传感器和处理算法。
预期功能安全(SOTIF)针对的是自动驾驶汽车，解决的是自动驾驶由于性能局限、功能不足及合理可预见的人员误用带来的整车危险，目标是要将自动驾驶车辆的设计不足、性能局限引起的危害限值在合理的范围。在电动化、网联化、智能化的技术发展大背景下，预期功能安全(Safety Of The Intended Functionality，简称SOTIF)成为汽车安全领域一个很热门的概念。ISO 21448中，将自动驾驶汽车行驶时面临的场景分为四类：已知安全场景1、已知不安全场景2、未知安全场景3以及未知不安全场景4。SOTIF标准的目标为：尽最大可能扩大自动驾驶汽车相关系统在运行时所面临的已知安全场景1和未知安全场景4的范围，尽最大可能减小已知危险场景2和未知危险场景3。
通过将功能安全和预期功能开发方法进行融合并运用到自动紧急制动开发与测试中的数据处理方式，对AEBS的预期功能进行危害分析和风险评估，将功能安全和预期功能安全的HARA(hazard analysis and risk assessment，功能安全领域的危害分析与风险评估)融合，并给出验证目标。
步骤S120，根据所述预设AEBS功能，构建所述预设AEBS功能对应的AEBS规范。
根据所述预设AEBS功能可以分别构建出与其功能对应的AEBS规范，根据所述AEBS规范，融合到AEBS功能规范、AEBS系统规范、AEBS软件规范、确认和验证等各个开发环节。
同时，在构建所述AEBS功能规范时主要包括详细的功能定义及其目标，具体后续会详细说明。
步骤S130，基于预期功能安全评估所述AEBS规范并优化。
对于自动驾驶的开发和测试而言，定义了每个开发环节需要承载的预期功能安全SOTIF评估开发与测试要求。通过运用预期功能安全SOTIF的方法识别出功能规范、系统规范、软件规范存在的不足、传感器性能局限、算法性能局限、合理可预见的误用、执行器的性能局限，并找到对应的解决措施。
区别于相关技术中，通过AEBS实时监测车辆前方行驶环境，并在可能发生碰撞危险时自动启动车辆制动系统使车辆减速，以避免碰撞或减轻碰撞。但是由于外界因素都会有可能导致AEBS非预期的触发或者无法触发制动等导致功能失效。通过上述方法，基于车辆的功能安全以及预期功能安全建立AEBS的预设AEBS功能，并根据预设AEBS功能，构建所述预设AEBS功能对应的AEBS规范，最后基于预期功能安全评估所述AEBS规范并优化。当上述方法用于自动驾驶的开发以及测试的流程中时，即将功能安全和预期功能开发方法进行融合并运用到自动紧急制动开发与测试中。同时考虑到相关技术中使用AEBS系统时由于电气/电子系统的功能异常表现引起的危害而导致不合理的风险。同时，也通过基于预期功能安全评估将规范不足、传感器性能局限、算法性能局限、合理可预见的误用而造成的危险考虑进来，能够避免或者减少AEBS功能风险，使功能更加安全、可靠、鲁棒性更好。
在本申请的一个实施例中，所述AEBS规范包括AEBS功能规范、AEBS系统规范、AEBS软件规范，所述基于预期功能安全评估所述AEBS规范并优化，包括：基于预期功能安全评估所述AEBS功能规范、AEBS系统规范或者AEBS软件规范中的不足，并根据对应的解决措施优化。
通过构建AEBS功能规范，以及进行AEBS进行功能安全概念设计，之后评估AEBS潜在的功能规范不足和触发条件，找到对应的解决措施并将措施更新到规范中。
可以理解，所述AEBS功能规范包括但不限于，详细的功能定义及其目标，详细描述预期功能，车辆功能的自动化驾驶等级，功能ODD(Operational Design Domain，运行设计域)范围，功能架构，车辆层面的SOTIF策略，功能行为，驾驶员操作交互，功能激活和功能不启用的典型场景，警告及降级策略等。
通过构建AEBS系统规范，以及进行AEBS功能安全技术安全概念设计，之后评估AEBS潜在的系统规范不足和触发条件，并给出相应的改进措施。
可以理解，AEBS系统规范是根据功能规范要求和功能安全需求进行详细系统功能需求和技术安全需求开发，构建系统架构，具体包括但不限于功能架构和功能安全架构，传感器拓扑，功能状态机，描述系统接口，架构元素承接的需求内容，架构元素的动态行为，警告及降级策略，关联系统需求。
通过构建AEBS软件规范，以及进行AEBS软件功能安全设计，之后评估AEBS潜在的软件规范不足和触发条件，并给出相应的改进措施。
可以理解，构建AEBS软件规范是根据系统规范要求和技术安全需求进行详细软件功能需求和软件技术安全需求开发；构建软件架构，其具体包括但不限于功能软件架构和功能安全软件架构，描述软件算法，软件要素，软件要素接口，要素动态行为，软件架构要素承接的软件需求内容。
上述AEBS功能规范、AEBS系统规范以及AEBS软件规范，在在自动驾驶车辆安全开发和测试的过程中，根据实际需要进行选择，本申请的实施例中并不进行具体限定。
优选地，识别和评估构建的AEBS软件规范的潜在不足和潜在的触发条件。分析功能行为，找到逻辑场景和触发条件；分析实现功能行为、识别逻辑场景、识别触发条件的软件要素，实现软件要素的具体算法种类；算法潜在的功能不足及其影响，算法性能不足在整车层面危害行为；危害行为的风险等级，根据风险等级给出算法的改进措施。
优选地，识别和评估构建的AEBS系统规范的潜在不足和潜在的触发条件。分析功能行为，找到承载功能行为的系统架构要素，分析系统架构要素的接口及其已知的功能不足；基于逻辑场景找到对应的触发条件，触发条件在整车层面危害行为；危害行为的风险等级，根据风险等级给出SOTIF改进措施。
优选地，识别和评估构建的AEBS功能规范的潜在不足和潜在的触发条件。分析功能行为，找到承载功能行为的功能架构要素，分析功能要素的接口及其已知的功能不足；基于逻辑场景找到对应的触发条件，触发条件在整车层面危害行为；危害行为的风险等级，根据风险等级给出SOTIF改进措施。
在本申请的一个实施例中，所述方法还包括：识别并评估所述AEBS功能规范中的驾驶员误用情况，确定不合规的误用行为。
除了构建功能规范、系统规范、软件规范以及识别出功能规范、系统规范、软件规范存在的不足以外，还增加了识别并评估所述AEBS功能规范中的驾驶员误用情况，具体包括：
识别和评估所述AEBS功能规范中合理可预见的人员误用。
建立驾驶员、人机交互接口、AEBS系统、车辆、环境之间的安全控制架构；根据识别出的控制行为，通过STPA引导词(仅为举例)识别出控制行为对应的潜在的不安全的控制行为；识别驾驶员潜在的不安全控制行为导致的潜在危害事件；对潜在危害事件导致的潜在后果进行风险评估，确定风险是否可接收；根据评估的不可接收的风险，识别不安全控制行为的致因场景，导出安全需求；将导出的安全需求进行分类，功能安全需求、预期功能安全需求、功能安全/预期功能安全需求，对于与功能安全相关的需求分配对应的ASIL(Automotive Safety Integrity Level，汽车安全完整性等级)等级。
在本申请的一个实施例中，所述方法还包括：在生成所述AEBS功能规范之前，分析所述AEBS功能规范中的危害并评估风险。
对于所述AEBS功能规范还需要进行危害识别和风险评估，具体实施时，可以分析功能行为，找到承载功能行为的功能架构要素；分析功能要素的接口及其已知的功能不足；基于逻辑场景找到对应的触发条件；触发条件在整车层面危害行为；危害行为的风险等级；根据风险等级给出预期功能安全SOTIF改进措施。
在本申请的一个实施例中，所述基于预期功能安全评估所述AEBS规范并优化，包括：采用改进措施，改进所述预设AEBS功能架构中的AEBS预设功能，以符合所述预期功能安全评估，其中所述改进措施的功能层级至少包括如下之一：功能层级、系统层级、软件算法层级、系统权限层级、驾驶员误用层级。
具体实施时，通过修改AEBS的预期功能来将风险降低到合理可接受的范围。改进措施体现在功能规范、系统规范、软件规范的修改上，解决预期功能安全SOTIF的风险和措施包括但不限于：
功能层级修改：限制ODD(Operational Design Domain，运行设计域)功能运行范围。特殊场景用例限制功能使用，例如弯道场景的功能限制。限制预期功能在特殊用例情况下的运行，例如当摄像头由于特殊场景导致性能限制，功能继续靠其它传感器运行。
系统层级修改：感知层在性能、精度上提升，例如增加探测距离、视场角FOV、分辨率，多传感器冗余设计，覆盖极端情况。防遮挡设计，例如摄像头雨刮清洗。传感器安装要求，执行层面执行器的性能、精度。
软件算法层级修改：融合算法层级修改，使目标类型识别更精确，测距、测速更精确；决策算法层级修改，降低误触发、漏触发频率。
系统权限层级修改：改进人机接口，驾驶员清晰当前驾驶模式，驾驶员接管措施；
驾驶员误用层级修改：完善操作手册，改进AEBS预期功能提示信息。
示例性地，如果识别到危险情况时进行紧急制动，改进措施可以是限制紧急制动触发的条件。
在本申请的一个实施例中，所述根据车辆的功能安全以及预期功能安全，构建所述自动紧急制动系统中的预设AEBS功能，包括：构建所述自动紧急制动系统中的前碰撞预警的AEBS功能，其中所述前碰撞预警用于实时监测车辆前方行驶环境，并在可能发生碰撞危险时发出警告信息；构建所述自动紧急制动系统中的自动紧急制动的AEBS功能，其中所述自动紧急制动用于实时监测车辆前方行驶环境，并在可能发生碰撞危险时自动启动车辆制动系统使车辆减速，以避免碰撞或减轻碰撞后果。
对AEBS功能进行定义，描述预期功能。AEBS包括前碰撞预警和自动紧急制动功能；前碰撞预警：实时监测车辆前方行驶环境，并在可能发生碰撞危险时发出警告信息。自动紧急制动：实时监测车辆前方行驶环境，并在可能发生碰撞危险时自动启动车辆制动系统使车辆减速，以避免碰撞或减轻碰撞后果。
在本申请的一个实施例中，所述构建所述自动紧急制动系统中的预设AEBS功能之后，还包括：识别所述预设AEBS功能在车辆级别的危害，评估与每个危害相关的风险，并得出车辆级别的安全目标；根据所述安全目标，确定所述预设AEBS功能的失效模式；根据功能失效模式在不同的驾驶场景中的暴露度以及造成的潜在碰撞类型确定严重度和驾驶员的可控度，确定整车级别的ASIL等级、安全目标；根据所述严重度、所述可控度，确定所述功能失效模式是否与所述预期功能安全评估相关。
进一步地，对AEBS预期功能进行危害分析和风险评估，包括识别AEBS功能在车辆级别的危害，评估与每个危害相关的风险，并得出车辆级别的安全目标；根据HAZOP(Hazard、Operability危险与可操作性)关键字来确定AEBS功能的失效模式；根据功能失效模式在不同的驾驶场景中的暴露度、造成的潜在碰撞类型确定严重度、以及驾驶员的可控度来确定整车级别的ASIL(Automotive Safety Integrity Level，汽车安全完整性等级)等级、安全目标；根据严重度、可控度来确定功能失效模式是否与预期功能安全SOTIF相关。
在本申请的实施例中，还提供了用于自动紧急制动系统的数据处理方法，其中，所述方法包括：
根据车辆的功能安全以及预期功能安全，构建所述自动紧急制动系统中的预设AEBS功能；
将功能安全与预期功能安全要求进行融合，解决因电气/电子系统的功能异常表现引起的危害而导致不合理的风险的同时，也解决了因预期功能不足或由于合理预见的人员误操作而造成的危险。
根据所述预设AEBS功能，构建所述预设AEBS功能对应的AEBS规范；以及
基于预期功能安全评估所述AEBS规范并优化。
运用SOTIF的方法识别出功能规范、系统规范、软件规范存在的不足、传感器性能局限、算法性能局限、合理可预见的误用、执行器的性能局限，并找到对应的解决措施。能够避免或者减少AEBS功能风险，使功能更加安全、可靠、鲁棒性更好。
上述数据方法方法可以用于自动驾驶的AEBS开发和测试中，考虑电子电气的系统失效，也考虑不存在由预期功能不足或者可预见的人员误用导致的危害而引起不合理的风险，从而识别出已知的危险和未知的危险，提高AEBS的性能，避免不合理的制动或者无法制动。方法具体包括：
基于功能安全和预期功能安全的自动紧急制动开发与测试方法，其方法如下所述：
步骤S1，构建AEBS功能定义。
步骤S1中对AEBS功能进行定义，描述预期功能。AEBS包括前碰撞预警和自动紧急制动功能；前碰撞预警：实时监测车辆前方行驶环境，并在可能发生碰撞危险时发出警告信息。自动紧急制动：实时监测车辆前方行驶环境，并在可能发生碰撞危险时自动启动车辆制动系统使车辆减速，以避免碰撞或减轻碰撞后果。
步骤S2，对AEBS的预期功能进行危害分析和风险评估，将功能安全和预期功能安全的HARA(hazard analysis and risk assessment，功能安全领域的危害分析与风险评估)融合，并给出验证目标。
步骤S2中将功能安全和预期功能开发方法进行融合并运用到自动紧急制动开发与测试中，对AEBS预期功能进行危害分析和风险评估，包括识别AEBS功能在车辆级别的危害，评估与每个危害相关的风险，并得出车辆级别的安全目标；根据HAZOP(Hazard、Operability危险与可操作性)关键字来确定AEBS功能的失效模式；根据功能失效模式在不同的驾驶场景中的暴露度、造成的潜在碰撞类型确定严重度、以及驾驶员的可控度来确定整车级别的ASIL(Automotive Safety Integrity Level，汽车安全完整性等级)等级、安全目标；根据严重度、可控度来确定功能失效模式是否与预期功能安全SOTIF相关。
步骤S3，构建AEBS功能规范，以及进行AEBS进行功能安全概念设计。
步骤S3中构建AEBS功能规范包括详细的功能定义及其目标、详细描述预期功能、车辆功能的自动化驾驶等级、功能ODD范围、功能架构、车辆层面的预期功能安全SOTIF策略、功能行为、驾驶员操作交互、功能激活和功能不启用的典型场景、警告及降级策略、根据步骤S2中得出的功能安全目标，构建功能安全架构，按照FTA的分析方法分析安全架构失效，得出功能安全需求、ASIL(Automotive Safety Integrity Level，汽车安全完整性等级)等级、FTTI(Fault Tolerant Time Interval，故障容忍时间间隔)、安全状态。
步骤S4，评估AEBS潜在的功能规范不足和触发条件，并给出相应的改进措施。
步骤S4中识别和评估步骤S3中构建的AEBS功能规范的潜在不足和潜在的触发条件。分析功能行为，找到承载功能行为的功能架构要素，分析功能要素的接口及其已知的功能不足，基于逻辑场景找到对应的触发条件。触发条件在整车层面危害行为，危害行为的风险等级。根据风险等级给出预期功能安全SOTIF改进措施。
步骤S5，识别和评估合理可预见的人员误用，根据步骤S3中AEBS功能规范建立安全控制架构，识别不安全的控制行为，进而找到对应的安全措施。
步骤S5中识别和评估步骤S4中构建的AEBS功能规范中合理可预见的人员误用。建立驾驶员、人机交互接口、AEBS系统、车辆、环境之间的安全控制架构；根据识别出的控制行为，通过STPA引导词识别出控制行为对应的潜在的不安全的控制行为；识别驾驶员潜在的不安全控制行为导致的潜在危害事件；对潜在危害事件导致的潜在后果进行风险评估，确定风险是否可接收；根据评估的不可接收的风险，识别不安全控制行为的致因场景，导出安全需求；将导出的安全需求进行分类，功能安全需求、预期功能安全需求、功能安全/预期功能安全需求，对于与功能安全相关的需求分配对应的ASIL等级。
步骤S6，构建AEBS系统规范，以及进行AEBS功能安全技术安全概念设计。
步骤S6中根据步骤S3中要求进行系统规范设计。根据功能规范要求和功能安全需求进行详细系统功能需求和技术安全需求开发；构建系统架构，包括功能架构和功能安全架构、传感器拓扑、功能状态机、描述系统接口、架构元素承接的需求内容、架构元素的动态行为、警告及降级策略、关联系统需求。
步骤S7，评估AEBS潜在的系统规范不足和触发条件，并给出相应的改进措施。
步骤S7中识别和评估步骤S6中构建的AEBS系统规范的潜在不足和潜在的触发条件。分析功能行为，找到承载功能行为的系统架构要素；分析系统架构要素的接口及其已知的功能不足；基于逻辑场景找到对应的触发条件；触发条件在整车层面危害行为；危害行为的风险等级；根据风险等级给出预期功能安全SOTIF改进措施。
步骤S8，构建AEBS软件规范，以及进行AEBS软件功能安全设计。
步骤S8中构建AEBS软件规范，以及进行AEBS软件功能安全设计。根据系统规范要求和技术安全需求进行详细软件功能需求和软件技术安全需求开发；构建软件架构，包括功能软件架构和功能安全软件架构、描述软件算法、软件要素、软件要素接口、要素动态行为、软件架构要素承接的软件需求内容。
步骤S9中评估AEBS潜在的软件规范不足和触发条件，并给出相应的改进措施。
步骤S9中识别和评估步骤S8中构建的AEBS软件规范的潜在不足和潜在的触发条件。分析功能行为，找到逻辑场景和触发条件；分析实现功能行为、识别逻辑场景、识别触发条件的软件要素；实现软件要素的具体算法种类；算法潜在的功能不足及其影响；算法性能不足在整车层面危害行为；危害行为的风险等级；根据风险等级给出算法的改进措施。
步骤S10，通过修改AEBS的预期功能来将风险降低到合理可接受的范围。
步骤S10中通过修改AEBS的预期功能来将风险降低到合理可接受的范围。改进措施体现在功能规范、系统规范、软件规范的修改上，解决SOTIF的风险和措施以下多个方面：
功能层级修改：限制ODD功能运行范围；特殊场景用例限制功能使用，例如弯道场景的功能限制；限制预期功能在特殊用例情况下的运行，例如当摄像头由于特殊场景导致性能限制，功能继续靠其它传感器运行。
系统层级修改：感知层在性能、精度上提升，例如增加探测距离、FOV、分辨率；多传感器冗余设计，覆盖极限条件；防遮挡设计，例如摄像头雨刮清洗；传感器安装要求；执行层面执行器的性能、精度。
软件算法层级修改：融合算法层级修改，使目标类型识别更精确，测距、测速更精确；决策算法层级修改，降低误触发、漏触发频率。
系统权限层级修改：改进人机接口，驾驶员清晰当前驾驶模式；驾驶员接管措施。
驾驶员误用层级修改：完善操作手册；改进AEBS预期功能提示信息。
步骤S11，对AEBS功能进行验证和确认。
步骤S11中对AEBS功能进行验证和确认；需要验证AEBS功能、已经风险和未知风险。验证AEBS功能，进行软件单元测、软件组件、系统集成测试。验证已知的风险，对传感器进行测试；对融合算法、决策算法及功能链路进行测试；对执行器进行测试；已知场景的整车AEBS功能测试。验证未知的风险，公开道路测试；特定场景测试；大里程测试；cornercase测试。
步骤S11中对AEBS功能进行验证和确认；需要确认AEBS预期功能安全和功能安全活动的完成度，评估预期功能要求和功能安全要求内容及流程的完成情况。
上述方法考虑电气/电子系统的功能异常表现引起的危害而导致不合理的风险的同时，也将规范不足、传感器性能局限、算法性能局限、合理可预见的误用而造成的危险考虑进来，能够避免或者减少AEBS功能风险，使功能更加安全、可靠、鲁棒性更好。
本申请实施例还提供了用于自动紧急制动系统的数据处理装置200，如图2所示，提供了本申请实施例中用于自动紧急制动系统的数据处理装置的结构示意图，所述用于自动紧急制动系统的数据处理装置200至少包括：第一构建模块210、第二构建模块220以及优化模块230，其中：
在本申请的一个实施例中，所述第一构建模块210具体用于：根据车辆的功能安全以及预期功能安全，构建所述自动紧急制动系统中的预设AEBS功能。
功能安全(Functional Safety)是一个系统或设备整体安全的组成部分。当系统出现功能性故障或失效时，将进入安全的可控模式。预期功能安全是指降低由于系统的预期功能不足或可预见的人员误操作导致的不可接受风险，适用的电子系统为安全功能受外部环境影响的功能，来自于传感器和处理算法。
预期功能安全(SOTIF)针对的是自动驾驶汽车，解决的是自动驾驶由于性能局限、功能不足及合理可预见的人员误用带来的整车危险，目标是要将自动驾驶车辆的设计不足、性能局限引起的危害限值在合理的范围。在电动化、网联化、智能化的技术发展大背景下，预期功能安全(Safety Of The Intended Functionality，简称SOTIF)成为汽车安全领域一个很热门的概念。ISO 21448中，将自动驾驶汽车行驶时面临的场景分为四类：已知安全场景1、已知不安全场景2、未知安全场景3以及未知不安全场景4。SOTIF标准的目标为：尽最大可能扩大自动驾驶汽车相关系统在运行时所面临的已知安全场景1和未知安全场景4的范围，尽最大可能减小已知危险场景2和未知危险场景3。
通过将功能安全和预期功能开发方法进行融合并运用到自动紧急制动开发与测试中的数据处理方式，对AEBS的预期功能进行危害分析和风险评估，将功能安全和预期功能安全的HARA(hazard analysis and risk assessment，功能安全领域的危害分析与风险评估)融合，并给出验证目标。
在本申请的一个实施例中，所述第二构建模块220具体用于：根据所述预设AEBS功能，构建所述预设AEBS功能对应的AEBS规范。
根据所述预设AEBS功能可以分别构建出与其功能对应的AEBS规范，根据所述AEBS规范，融合到AEBS功能规范、AEBS系统规范、AEBS软件规范、确认和验证等各个开发环节。
同时，在构建所述AEBS功能规范时主要包括详细的功能定义及其目标，具体后续会详细说明。
在本申请的一个实施例中，所述优化模块230具体用于：基于预期功能安全评估所述AEBS规范并优化。
对于自动驾驶的开发和测试而言，定义了每个开发环节需要承载的预期功能安全评估SOTIF开发与测试要求。通过运用预期功能安全SOTIF的方法识别出功能规范、系统规范、软件规范存在的不足、传感器性能局限、算法性能局限、合理可预见的误用、执行器的性能局限，并找到对应的解决措施。
能够理解，上述用于自动紧急制动系统的数据处理装置，能够实现前述实施例中提供的用于自动紧急制动系统的数据处理方法的各个步骤，关于用于自动紧急制动系统的数据处理方法的相关阐释均适用于用于自动紧急制动系统的数据处理装置，此处不再赘述。
图3是本申请的一个实施例电子设备的结构示意图。请参考图3，在硬件层面，该电子设备包括处理器，可选地还包括内部总线、网络接口、存储器。其中，存储器可能包含内存，例如高速随机存取存储器(Random-Access Memory，RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少1个磁盘存储器等。当然，该电子设备还可能包括其他业务所需要的硬件。
处理器、网络接口和存储器可以通过内部总线相互连接，该内部总线可以是ISA(Industry Standard Architecture，工业标准体系结构)总线、PCI(PeripheralComponent Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(Extended Industry StandardArchitecture，扩展工业标准结构)总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图3中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
存储器，用于存放程序。具体地，程序可以包括程序代码，所述程序代码包括计算机操作指令。存储器可以包括内存和非易失性存储器，并向处理器提供指令和数据。
处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，在逻辑层面上形成用于自动紧急制动系统的数据处理装置。处理器，执行存储器所存放的程序，并具体用于执行以下操作：
根据车辆的功能安全以及预期功能安全，构建所述自动紧急制动系统中的预设AEBS功能；
根据所述预设AEBS功能，构建所述预设AEBS功能对应的AEBS规范；以及
基于预期功能安全评估所述AEBS规范并优化。
上述如本申请图1所示实施例揭示的用于自动紧急制动系统的数据处理装置执行的方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
该电子设备还可执行图1中用于自动紧急制动系统的数据处理装置执行的方法，并实现用于自动紧急制动系统的数据处理装置在图1所示实施例的功能，本申请实施例在此不再赘述。
本申请实施例还提出了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储一个或多个程序，该一个或多个程序包括指令，该指令当被包括多个应用程序的电子设备执行时，能够使该电子设备执行图1所示实施例中用于自动紧急制动系统的数据处理装置执行的方法，并具体用于执行：
根据车辆的功能安全以及预期功能安全，构建所述自动紧急制动系统中的预设AEBS功能；
根据所述预设AEBS功能，构建所述预设AEBS功能对应的AEBS规范；以及
基于预期功能安全评估所述AEBS规范并优化。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (10)
1.一种用于自动紧急制动系统的数据处理方法，其中，所述方法包括：
根据车辆的功能安全以及预期功能安全，构建所述自动紧急制动系统中的预设AEBS功能；
根据所述预设AEBS功能，构建所述预设AEBS功能对应的AEBS规范；以及
基于预期功能安全评估所述AEBS规范并优化。
2.如权利要求1所述方法，其中，所述AEBS规范包括AEBS功能规范、AEBS系统规范、AEBS软件规范，所述基于预期功能安全评估所述AEBS规范并优化，包括：
基于预期功能安全评估所述AEBS功能规范、AEBS系统规范或者AEBS软件规范中的不足，并根据对应的解决措施优化更新到规范中。
3.如权利要求2所述方法，其中，所述方法还包括：
识别并评估所述AEBS功能规范中的驾驶员误用情况，确定不合规的误用行为。
4.如权利要求2所述方法，其中，所述方法还包括：
分析所述AEBS功能规范中的危害并评估风险。
5.如权利要求1所述方法，其中，所述基于预期功能安全评估所述AEBS规范并优化，包括：
采用改进措施，改进所述预设AEBS功能架构中的AEBS预设功能，以符合所述预期功能安全评估，其中所述改进措施的功能层级至少包括如下之一：功能层级、系统层级、软件算法层级、系统权限层级、驾驶员误用层级。
6.如权利要求1所述方法，其中：
所述根据车辆的功能安全以及预期功能安全，构建所述自动紧急制动系统中的预设AEBS功能，包括：
构建所述自动紧急制动系统中的前碰撞预警的AEBS功能，其中所述前碰撞预警用于实时监测车辆前方行驶环境，并在可能发生碰撞危险时发出警告信息；
构建所述自动紧急制动系统中的自动紧急制动的AEBS功能，其中所述自动紧急制动用于实时监测车辆前方行驶环境，并在可能发生碰撞危险时自动启动车辆制动系统使车辆减速，以避免碰撞或减轻碰撞后果。
7.如权利要求6所述方法，其中，所述构建所述自动紧急制动系统中的预设AEBS功能之后，还包括：
识别所述预设AEBS功能在车辆级别的危害，评估与每个危害相关的风险，并得出车辆级别的安全目标；
根据所述安全目标，确定所述预设AEBS功能的失效模式；
根据功能失效模式在不同的驾驶场景中的暴露度以及造成的潜在碰撞类型确定严重度和驾驶员的可控度，确定整车级别的ASIL等级、安全目标；
根据所述严重度、所述可控度，确定所述功能失效模式是否与所述预期功能安全评估相关。
8.一种用于自动紧急制动系统的数据处理装置，其中，所述装置包括：
第一构建模块，用于根据车辆的功能安全以及预期功能安全，构建所述自动紧急制动系统中的预设AEBS功能；
第二构建模块，用于根据所述预设AEBS功能架构，构建所述预设AEBS功能对应的AEBS规范；以及
优化模块，用于基于预期功能安全评估所述AEBS规范并优化。
9.一种电子设备，包括：
处理器；以及
被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行所述权利要求1～7之任一所述方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行所述权利要求1～7之任一所述方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310275698.7A CN116061974A (zh) | 2023-03-20 | 2023-03-20 | 用于自动紧急制动系统的数据处理方法、装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310275698.7A CN116061974A (zh) | 2023-03-20 | 2023-03-20 | 用于自动紧急制动系统的数据处理方法、装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116061974A true CN116061974A (zh) | 2023-05-05 |
Family
ID=86175255
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310275698.7A Pending CN116061974A (zh) | 2023-03-20 | 2023-03-20 | 用于自动紧急制动系统的数据处理方法、装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116061974A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116866963A (zh) * | 2023-09-04 | 2023-10-10 | 中汽研（天津）汽车工程研究院有限公司 | 虚实融合的v2x预期功能安全鲁棒性测试方法和系统 |
| CN116957344A (zh) * | 2023-09-20 | 2023-10-27 | 清华大学苏州汽车研究院（相城） | 自动紧急制动系统的安全性评价方法、装置、设备及介质 |
-
2023
- 2023-03-20 CN CN202310275698.7A patent/CN116061974A/zh active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116866963A (zh) * | 2023-09-04 | 2023-10-10 | 中汽研（天津）汽车工程研究院有限公司 | 虚实融合的v2x预期功能安全鲁棒性测试方法和系统 |
| CN116866963B (zh) * | 2023-09-04 | 2023-12-08 | 中汽研（天津）汽车工程研究院有限公司 | 虚实融合的v2x预期功能安全鲁棒性测试方法和系统 |
| CN116957344A (zh) * | 2023-09-20 | 2023-10-27 | 清华大学苏州汽车研究院（相城） | 自动紧急制动系统的安全性评价方法、装置、设备及介质 |
| CN116957344B (zh) * | 2023-09-20 | 2023-12-08 | 清华大学苏州汽车研究院（相城） | 自动紧急制动系统的安全性评价方法、装置、设备及介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN116061974A (zh) | 用于自动紧急制动系统的数据处理方法、装置 | |
| CN110650878A (zh) | 异常判定装置、异常判定方法以及异常判定程序 | |
| US11001211B2 (en) | Method and system for secure signal manipulation for testing integrated safety functionalities | |
| CN113065195A (zh) | 一种车辆信息安全威胁评估方法、装置、介质及电子设备 | |
| US11537122B2 (en) | Method for controlling a motor vehicle remotely | |
| Heckemann et al. | Safe automotive software | |
| CN111103866A (zh) | 一种基于预期功能安全的自适应巡航开发与测试方法 | |
| KR101044544B1 (ko) | 마이크로컴퓨터의 프로그램 실행 모니터링 방법 | |
| KR20190119514A (ko) | 차량용 온보드 사이버보안진단 시스템, 전자 제어 장치 및 그것의 동작 방법 | |
| CN112327806B (zh) | 自动驾驶的测试方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| CN112542053A (zh) | 用于实施机动车的功能的方法和设备 | |
| JP2019500694A (ja) | 車両の少なくとも１つのセンサによって検出された危険状況を評価する方法、危険警告の再生を制御する方法、および危険警告を再生する方法 | |
| Leu et al. | An intelligent brake-by-wire system design and analysis in accordance with ISO-26262 functional safety standard | |
| CN114620056A (zh) | 车辆传感器故障诊断方法、装置、车辆及存储介质 | |
| CN111376887B (zh) | 一种驻车制动控制系统及方法 | |
| CN115027500B (zh) | 用于无人驾驶车辆的决策规划方法、装置及电子设备、存储介质 | |
| Jianyu et al. | Model-based systemic hazard analysis approach for connected and autonomous vehicles and case study application in automatic emergency braking system | |
| Förster et al. | Safety goals in vehicle security analyses: a method to assess malicious attacks with safety impact | |
| Denomme et al. | A Fault Tolerant Time Interval Process for Functional Safety Development | |
| CN114834464A (zh) | 使用自动数据分割和趋势分析的车辆故障诊断和预测 | |
| JP7211036B2 (ja) | 車両電子制御装置及び診断システム | |
| CN113891824A (zh) | 车载控制装置和车载控制系统 | |
| Pimentel et al. | Numerical Evaluation of the Safety of Self-Driving Vehicles: Functionality Involving Vehicle Detection | |
| CN111078458B (zh) | 一种电子控制单元及其软件兼容性检测方法、装置和汽车 | |
| US20170023935A1 (en) | Method and Control System |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |