智能网联汽车预期功能安全 SOTIF场景库报告.pdf

根据所提供的文件内容，这份报告聚焦于智能网联汽车在预期功能安全（Safety of the Intended Functionality, SOTIF）方面的场景库建设。智能网联汽车涉及多个关键技术领域，包括车辆感知技术、车辆定位技术、人机交互技术、车辆决策技术以及车辆控制技术。下面将分别详细阐述这些技术领域及其与SOTIF相关的重要知识点。 第1章 前言 该章节概括了报告的研究背景、目的、内容、预期目标以及使用范围。它为理解智能网联汽车在功能安全方面的研究提供了一个概览。功能安全不仅关注系统如何应对故障和失效，还包括对系统的预期功能进行风险评估和管理，确保这些功能在设计时就考虑到潜在的危险和误用情况。 第2章 车辆感知技术及面向预期功能安全的测试需求 感知技术是智能网联汽车的眼睛和耳朵，它包括摄像头、激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达和超声波雷达等多种传感器及其相应的感知算法。感知传感器融合技术的发展允许车辆将不同传感器的信息结合起来，以提供更准确的环境认知。该部分还探讨了现有感知技术的局限性，比如在复杂天气条件和视觉盲区下传感器的性能下降。面向预期功能安全的测试需求，报告强调了模拟各种场景下感知系统的性能，以确保它们能够准确地识别和响应环境变化。 第3章 车辆定位技术及面向预期功能安全的测试需求 定位技术在智能网联汽车中至关重要，因为它决定了车辆在真实世界中的位置。报告中提到了基于全球导航卫星系统（GNSS）的实时动态技术（RTK）结合惯性导航系统（INS）的方法，以及其他多种融合技术，如激光雷达、毫米波雷达和摄像头结合高精度地图的定位技术。定位技术的局限性，包括在特定环境下信号的丢失或精度问题，以及基于SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术的相对定位局限性。测试需求部分则强调了需要在各种预期功能安全场景下对定位系统的性能进行测试，以确保其在高复杂度、高不确定性和高交互性场景中的鲁棒性和适应性。 第4章 人机交互HMI技术及面向预期功能安全的测试需求 人机交互（HMI）技术关注的是驾驶员与智能网联汽车之间的信息交流。报告中区分了车内交互与车外交互技术，并讨论了人员误用或误操作的风险，如驾驶员不遵循系统建议的路线等。测试需求部分则涉及到针对车内交互和车外交互场景制定测试案例，确保在各种预期功能安全场景下交互功能的可靠性。 第5章 车辆决策技术及面向预期功能安全的测试需求 决策技术是智能网联汽车的核心，它决定了车辆如何响应外部环境。报告中提到了基于经验规则、数据驱动、效用函数和考虑不确定性的决策技术。决策功能的局限性可能源于算法的复杂性和预测的不确定性。测试需求部分强调了建立场景库的重要性，并测试车辆决策功能在不同场景下的鲁棒性和适应性，包括高复杂度、高不确定性以及高交互性场景。 第6章 车辆控制技术及面向预期功能安全的测试需求 控制技术涉及车辆的动态行为，包括横向控制算法、纵向控制以及横纵向协同控制。控制功能的局限性可能源于大曲率工况下动力学模型的不足，或低地面附着率条件下的控制性能下降。面向预期功能安全的测试需求部分强调了对控制功能在各种预期功能安全场景下的测试，包括在极限工况下的表现和对未知场景的泛化能力。 这份报告深入探讨了智能网联汽车在预期功能安全方面的重要技术和测试需求。这些内容不仅为智能网联汽车行业的研究人员、工程师和决策者提供了宝贵的信息，也对整个行业在功能安全方面的进步和标准化起到了推动作用。通过构建详尽的场景库，进行各种技术的测试和验证，智能网联汽车可以更加安全、可靠地服务于公众，进而促进智能交通和智能城市的建设。