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        基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)駕駛感知系統(tǒng)預(yù)期功能安全的分析研究

        2022-09-06 04:30:42姜建滿范賢根崔玉順
        時(shí)代汽車 2022年17期
        關(guān)鍵詞:狀態(tài)變量貝葉斯條件

        姜建滿 范賢根 崔玉順

        1.安徽職業(yè)技術(shù)學(xué)院 安徽省合肥市 230000 2.安徽江淮汽車集團(tuán)股份有限公司 安徽省合肥市 230000

        1 引言

        特斯拉感知算法未檢測(cè)出白色卡車車廂的致死事故;Uber 決策系統(tǒng)失誤,碰撞違規(guī)穿越馬路行人的交通事故等,一度將自動(dòng)駕駛車輛的安全問題推向行業(yè)的研究熱點(diǎn)。與傳統(tǒng)車輛的不同,自動(dòng)駕駛車輛會(huì)發(fā)生在電子電器系統(tǒng)沒有發(fā)生故障的情況下,出現(xiàn)非預(yù)期的行為,即預(yù)期功能安全的問題。自動(dòng)駕駛車輛在極端天氣(雨、雪、霧、風(fēng)等)、光照條件等多種因素均會(huì)導(dǎo)致感知系統(tǒng)感知能力不足,如惡劣的環(huán)境會(huì)造成數(shù)據(jù)造成增大、傳感器視野受限等。ISO21448 道路車輛——預(yù)期功能安全標(biāo)準(zhǔn)中將觸發(fā)條件定義為導(dǎo)致自動(dòng)駕駛系統(tǒng)后續(xù)出現(xiàn)危害行為的特定場(chǎng)景條件。

        然而,現(xiàn)有關(guān)于自動(dòng)駕駛預(yù)期功能安全的研究分析多為定性分析某一系統(tǒng)或者某一功能的低級(jí)別自動(dòng)駕駛車輛;關(guān)于觸發(fā)條件的分析是基于整車級(jí)的危害映射到感知-決策-執(zhí)行的性能缺陷,從性能缺陷再映射到觸發(fā)條件,缺乏正向地系統(tǒng)地對(duì)導(dǎo)致自動(dòng)駕駛車輛出現(xiàn)非預(yù)期行為的觸發(fā)條件進(jìn)行建模和計(jì)算。本文提出一種自動(dòng)駕駛感知系統(tǒng)預(yù)期功能安全觸發(fā)條件的建模方法,通過對(duì)自動(dòng)駕駛感知系統(tǒng)觸發(fā)事件鏈貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算,預(yù)測(cè)自動(dòng)駕駛非預(yù)期功能安全是否發(fā)生。

        2 自動(dòng)駕駛感知系統(tǒng)功能不足和性能局限性分析

        首先,根據(jù)可能引起自動(dòng)駕駛預(yù)期功能安全的感知系統(tǒng)功能不足和性能局限,構(gòu)建雨、雪、霧;光線不足和視覺盲區(qū)觸發(fā)事件鏈的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。

        根據(jù)系統(tǒng)工程理論,將引起自動(dòng)駕駛感知系統(tǒng)預(yù)期功能安全的觸發(fā)條件看作一個(gè)各種要素相互聯(lián)系作用形成的系統(tǒng),與觸發(fā)條件相關(guān)的各要素可以劃分為:輸入要素、狀態(tài)要素和輸出要素。輸入要素指影響自動(dòng)駕駛感知系統(tǒng)預(yù)期功能安全的外部因素的集合,主要道路結(jié)構(gòu)、交通設(shè)施、臨時(shí)事件、參與者、環(huán)境信息和自車狀態(tài)。狀態(tài)要素用于描述觸發(fā)條件在演化過程中的性質(zhì)和特征,包括以上六層模型的屬性及屬性之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。輸出要素表示觸發(fā)條件引發(fā)的后果,包括感知過程方面如原始數(shù)據(jù)的失真、缺失以及噪聲等;認(rèn)知過程方面如未識(shí)別出目標(biāo)物、目標(biāo)物分類錯(cuò)誤及參數(shù)誤差等。

        從輸入、狀態(tài)和輸出三個(gè)層面描述可能導(dǎo)致自動(dòng)駕駛預(yù)期功能安全的觸發(fā)變量,作為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)變量,并建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò),然后按照三者之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系將三個(gè)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行合并,形成雨、雪、霧;光線不足和視覺盲區(qū)事件鏈貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。雨、雪、霧;光線不足和視覺盲區(qū)三個(gè)子事件貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的變量描述見下表1 所示,其中黑體字體表示子事件的共有事件關(guān)聯(lián)變量,斜體字表示共有損失輸出變量。

        表1 自動(dòng)駕駛感知系統(tǒng)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中的變量

        上表可以看出,雨、雪、霧和光線不足的共有事件關(guān)聯(lián)變量為={},共有損失輸出變量集合為={、、、},光線不足貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和視覺盲區(qū)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的共有事件關(guān)聯(lián)變量為={},共有損失變量合集為={、、},將指派給雨、雪、霧貝葉斯網(wǎng)絡(luò),指派給光線不足網(wǎng)絡(luò),以與為連接點(diǎn)將雨、雪、霧;光線不足和視覺盲區(qū)三個(gè)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián);以和為連接點(diǎn)合并雨、雪、霧;光線不足和視覺盲區(qū)事件損失輸出后,整體損失輸出為LO={lo、lo、lo}形成雨、雪、霧;光線不足和視覺盲區(qū)事件鏈的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。

        3 自動(dòng)駕駛感知系統(tǒng)觸發(fā)條件的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

        分析自動(dòng)駕駛感知系統(tǒng)外部環(huán)境條件雨、雪、霧;光線不足和視覺盲區(qū)事件鏈貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的條件概率。

        (1)輸入對(duì)狀態(tài)的影響。子事件雨、雪、霧關(guān)聯(lián)子事件光線不足,對(duì)于的任一狀態(tài)變量SS,若直接與輸入變量相連接,則發(fā)生概率如下:

        (2)狀態(tài)對(duì)狀態(tài)的影響。對(duì)于子事件中任一狀態(tài)變量SS,若不受輸入變量影響,則發(fā)生概率如下:

        (3)狀態(tài)對(duì)輸出的影響。,,,…S,為有關(guān)聯(lián)關(guān)系的影響自動(dòng)駕駛感知系統(tǒng)預(yù)期功能安全觸發(fā)事件,,,…EN的狀態(tài)變量集合,O為觸發(fā)事件EN的輸出變量集合,則對(duì)任一事件EN中任一輸出變量OO,有下列概率關(guān)系:

        EN的輸出變量集合O包含兩部分,一部分成為其他事件的輸入變量,另一部分為子事件EN的損失輸出變量,若同時(shí)又是其他事件的共有損失輸出變量,則可以作為觸發(fā)事件鏈貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的整體損失輸出變量集合LO中的變量。

        LO={lo|1 ≤≤}為觸發(fā)事件鏈貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的整體損失輸出,LO O且滿足下列概率關(guān)系:

        其中,lo表示觸發(fā)事件鏈對(duì)外部環(huán)境的第類損失的整體損失輸出,表示關(guān)聯(lián)合并的子事件貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的個(gè)數(shù)。

        4 感知系統(tǒng)預(yù)期功能安全觸發(fā)事件鏈的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理

        最后,進(jìn)行自動(dòng)駕駛感知系統(tǒng)預(yù)期功能安全觸發(fā)事件鏈的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理,預(yù)測(cè)觸發(fā)條件事件鏈模型下自動(dòng)駕駛非預(yù)期功能安全是否發(fā)生。

        設(shè)觸發(fā)事件鏈貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中輸入變量集I和狀態(tài)變量集S中部分狀態(tài)變量為證據(jù)變量,S中其余的狀態(tài)變量和輸出變量O為目標(biāo)變量,根據(jù)證據(jù)變量的取值,可以計(jì)算目標(biāo)變量各種取值的后驗(yàn)概率。

        根據(jù)證據(jù)變量的取值信息計(jì)算其他目標(biāo)變量的取值概率。

        依據(jù)公式(1)、(2)與(S|,,…)判斷該觸發(fā)事件是否發(fā)生,若發(fā)生則繼續(xù)計(jì)算其他狀態(tài)變量的取值概率,并根據(jù)公式(3)計(jì)算輸出變量的取值概率,否則停止計(jì)算,從而得到觸發(fā)事件鏈貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中各目標(biāo)變量的后驗(yàn)概率。

        匯總各觸發(fā)事件的狀態(tài)與輸出

        根據(jù)上述步驟得到的后驗(yàn)概率,將狀態(tài)變量S取值為1 的概率大于取值為0 的概率的各子事件的狀態(tài)變量集合,,…S,及其損失變量輸出變量,,…LO,中的變量進(jìn)行匯總。

        觸發(fā)事件鏈的狀態(tài)是其鏈上各子事件狀態(tài)變量的集合,其概率分布為:

        根據(jù)可能引起自動(dòng)駕駛感知系統(tǒng)預(yù)期功能安全的觸發(fā)條件事件鏈的狀態(tài)變量集合,整體損失輸出變量集合的取值概率,可預(yù)測(cè)與初始觸發(fā)條件相關(guān)聯(lián)的其他觸發(fā)條件的關(guān)鍵狀態(tài)及觸發(fā)條件事件鏈給自動(dòng)駕駛車輛帶來的非預(yù)期功能安全。

        5 結(jié)語

        文中提出一種自動(dòng)駕駛感知系統(tǒng)預(yù)期功能安全觸發(fā)條件的建模方法,通過對(duì)自動(dòng)駕駛感知系統(tǒng)觸發(fā)事件鏈貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算,預(yù)測(cè)自動(dòng)駕駛非預(yù)期功能安全是否發(fā)生。首先,統(tǒng)一抽象自動(dòng)駕駛感知系統(tǒng)預(yù)期功能安全觸發(fā)事件鏈模型,根據(jù)預(yù)期功能安全觸發(fā)條件內(nèi)部各要素間關(guān)聯(lián)關(guān)系建立輸入、狀態(tài)和輸出三層結(jié)構(gòu);其次,構(gòu)建觸發(fā)條件事件鏈貝葉斯網(wǎng)絡(luò),確定網(wǎng)絡(luò)中各變量的先驗(yàn)概率和條件概率集合;最后,明確觸發(fā)條件事件鏈間的關(guān)聯(lián)模式,形成自動(dòng)駕駛感知系統(tǒng)觸發(fā)事件鏈貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),對(duì)觸發(fā)條件引發(fā)的可能導(dǎo)致自動(dòng)駕駛非預(yù)期功能安全的連鎖反應(yīng)過程進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析。

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