Abstrakt. Fordonssäkerhet är beroende av a) omfattningen av identifierade faror och b) de driftsituationer för vilka begränsningen av dessa risker på ett godtagbart sätt minskar risken. Med en ökande grad av självständighet kommer dessutom riskägandet sannolikt att öka för leverantörer i riktning mot lagstadgad certifiering. Därför måste högautomatiserade fordon vara utrustade med verifierade styrenheter som på ett tillförlitligt sätt kan identifiera och minska riskerna i alla möjliga driftsituationer. För detta ändamål måste tillgängliga metoder för konstruktion och kontroll av automatiserade styrenheter för fordon stödjas av modeller för faroanalys och riskbegränsning. I detta dokument beskriver vi 1) en ram för analys och utformning av planerare (dvs. styrenheter på hög nivå) som kan identifiera och minska risker i körtid, 2) en stegvis algoritm för att konstruera planeringsmodeller från faroanalys och 3) en föredömlig tillämpning på konstruktionen av en felstyrd styrenhet baserad på en viss systemarkitektur. Vårt tillvägagångssätt utrustar säkerhetsingenjören med koncept och steg för att (2a) utveckla scenarier för fara och (2b) utforma operativa strategier för att mildra sådana scenarier. Nyckelord: riskanalys, riskbegränsning, safe state, controller design, autonoma fordon, fordonssystem, modellering, planering 1 Utmaningar, bakgrund och bidrag Automatiserade och autonoma fordon (AV) ansvarar för att undvika missöden och även för att mildra farliga situationer i så många driftsituationer som möjligt. Därför är AV exempel på system där identifiering (2a) och begränsning (2b) av faror måste vara mycket automatiserade. Denna omständighet gör dessa system ännu mer komplexa och svåra att konstruera. Därför kräver säkerhetsingenjörer specifika modeller och metoder för riskanalys och begränsning. Som ett exempel, vi anser bemannade vägfordon i vägtrafik med en autopilot (AP) funktion. Sådana fordon kan automatiskt utföra en körning endast med tanke på vissa giltiga mål och minimera mänsklig inblandning. Följande AV-nivå (S)afety (G)oal specificerar det problem vi vill fokusera på i detta dokument: AV kan alltid nå en säkrast möjliga tillstånd σ wrt. De risker som identifierats och som förekommer i en specifik operativ situation. Bakgrund. Antagna från [4,9], ger vi en kort översikt över termer som används i detta dokument: Vi uppfattar en missöde som en händelse av skada, skada, skada eller förlust. En fara (eller ett farligt tillstånd) är en händelse som kan leda till ett missöde. Vi anser att faror är möjliga att ta hänsyn till. En fara kan därför spela rollen av en orsaksfaktor till en annan fara eller ett missöde. Vi betecknar orsaksfaktorer, faror, och mishaps-d.v.s. elementen i ett orsakssamband (händelse) kedja-av termen säkerhetsrisk (risktillstånd eller risk för kort). Vi uppfattar den del av en kausalkedja som ökar risken som ett riskscenario och den del av en kausalkedja som minskar risken som en begränsningsstrategi. Tabell 1 exemplifierar olika riskscenarier och hur dessa kan mildras med hjälp av motsvarande strategier. Begränsningsstrategier kan ses som specifika säkerhetskrav på systemnivå som införs genom en viss systemarkitektur. Vi antar att en styrsystemarkitektur består av funktioner som används på sensorer, ställdon och programvarukomponenter som körs på nätverksanslutna datorenheter (jfr. Bilda. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Med traditionell förarassistans (TDA) hänvisar vi till förarassistans redan på fältet, t.ex. Adaptive cruise control (ACC) och körfältsassistans (LKA). Vi skiljer mellan domänerna fordon, förare och väg miljö. För högautomatiserad körning behöver inte alla domäner beaktas. Till exempel i full automatisering (t.ex. Nivå 5 i [12] ) måste fordonet fungera under alla väg- och miljöförhållanden som kan hanteras av en mänsklig förare och därför behöver föraren inte beaktas.
Dessutom införde författarna en ram för analys och utformning av styrenheter på hög nivå som kan identifiera och begränsa risker i körtid.
From Hazard Analysis to Hazard Mitigation Planning: The Automated Driving Case
{'venue': 'Barrett C., Davies M., Kahsai T. (eds) NASA Formal Methods. LNCS, vol 10227. Springer', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}