李文婷

摘 要：文章通過結(jié)構(gòu)化的安全性分析與非道路驗證體系，深入分析了智能網(wǎng)聯(lián)汽車的安全性問題，采用功能安全危害分析與風(fēng)險評估方法，結(jié)合故障樹分析和系統(tǒng)理論過程分析，提出了智能網(wǎng)聯(lián)汽車安全性分析流程，通過實例研究，驗證了提出的分析框架和測試平臺的有效性。結(jié)果表明，該安全性分析與非道路驗證體系能夠有效識別和評估智能網(wǎng)聯(lián)汽車中的潛在安全威脅，為智能網(wǎng)聯(lián)汽車的安全性提供了全面的測試驗證支持，對于提升智能網(wǎng)聯(lián)汽車的安全性設(shè)計和驗證具有重要意義。

關(guān)鍵詞：智能網(wǎng)聯(lián)汽車 功能安全 安全性分析 非道路驗證

1 引言

智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展標(biāo)志著電子通信技術(shù)、人工智能與傳統(tǒng)汽車工業(yè)的深度融合，不僅推動了交通工具的智能化和網(wǎng)絡(luò)化，也為提升道路安全性、效率以及駕駛體驗開辟了新的可能。然而，隨著這些新技術(shù)的引入，新的安全性挑戰(zhàn)也隨之而來。智能網(wǎng)聯(lián)汽車的安全性測試和分析成為確保這些先進(jìn)車輛能夠安全融入日常交通的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。因此，針對智能網(wǎng)聯(lián)汽車進(jìn)行全面的安全性分析和非道路驗證，不僅有助于及早發(fā)現(xiàn)和解決潛在安全問題，還對促進(jìn)智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)的健康發(fā)展和公眾接受度具有重要意義。

2 智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)及其安全性問題

智能網(wǎng)聯(lián)汽車通過集成先進(jìn)的信息通信技術(shù)、人工智能技術(shù)和數(shù)據(jù)處理技術(shù)，實現(xiàn)了汽車的智能化、網(wǎng)絡(luò)化和自動化，從而大幅提升了汽車的安全性、效率和舒適度[1]。通過搭載高精度的車載傳感器，如雷達(dá)、激光雷達(dá)（LiDAR）、攝像頭等，智能網(wǎng)聯(lián)汽車能夠?qū)χ車h(huán)境進(jìn)行360度無死角的感知。利用全球定位系統(tǒng)（GPS）和車載通信設(shè)備進(jìn)行定位和通信，實現(xiàn)信息的實時交換。在感知到周圍環(huán)境信息后，智能網(wǎng)聯(lián)汽車需要對這些信息進(jìn)行處理和分析，進(jìn)而做出相應(yīng)的駕駛決策。智能決策控制系統(tǒng)不僅能夠處理常規(guī)的駕駛?cè)蝿?wù)，如車道保持、自適應(yīng)巡航控制等，還能應(yīng)對突發(fā)事件，例如緊急避讓、交叉口通行等。智能執(zhí)行過程主要依靠車輛的動力系統(tǒng)、制動系統(tǒng)、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)等完成。智能執(zhí)行系統(tǒng)的高性能依賴于先進(jìn)的電子控制單元（ECU）和軟件算法，確保智能網(wǎng)聯(lián)汽車在執(zhí)行駕駛決策時的響應(yīng)速度和執(zhí)行精度。

智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)的快速發(fā)展，推動了交通系統(tǒng)的現(xiàn)代化，同時也帶來了安全性挑戰(zhàn)[2，3]。

2.1 網(wǎng)絡(luò)安全

智能網(wǎng)聯(lián)汽車依賴內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)和外部通信系統(tǒng)執(zhí)行各種功能，從基本的車輛控制到高級的駕駛輔助系統(tǒng)。當(dāng)遭遇黑客攻擊威脅時，外部攻擊者能夠遠(yuǎn)程控制車輛的關(guān)鍵功能，如剎車系統(tǒng)、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)和動力控制系統(tǒng)，可能遠(yuǎn)程控制車輛，造成嚴(yán)重的安全事故。例如，通過發(fā)送惡意命令，黑客可以迫使車輛在高速行駛中突然減速或者轉(zhuǎn)向，甚至完全失去控制。

2.2 數(shù)據(jù)安全

智能網(wǎng)聯(lián)汽車會產(chǎn)生和處理大量的個人和車輛數(shù)據(jù)，包括駕駛行為、位置信息、車輛狀態(tài)以及個人偏好等。當(dāng)這些敏感信息被非法獲取和濫用時，會對車主的隱私和安全構(gòu)成嚴(yán)重威脅。例如，通過分析位置信息和駕駛習(xí)慣，不法分子可能追蹤車主的行蹤，甚至侵犯個人隱私；車輛數(shù)據(jù)的泄露也可能被用于制定更加精準(zhǔn)的網(wǎng)絡(luò)攻擊策略。此外，如果車輛操作數(shù)據(jù)在沒有適當(dāng)安全措施的情況下被傳輸或存儲，就很容易成為黑客攻擊的目標(biāo)。

2.3 物理安全

智能網(wǎng)聯(lián)汽車在各種復(fù)雜環(huán)境中保持安全穩(wěn)定的行駛時，需要應(yīng)對突發(fā)的交通狀況、環(huán)境變化以及其他潛在的安全威脅，要求車輛的感知系統(tǒng)、決策算法和執(zhí)行機(jī)構(gòu)高度可靠，能夠在沒有人為干預(yù)的情況下，實時做出準(zhǔn)確的判斷和反應(yīng)。當(dāng)車輛傳感器遭到遮擋、損壞，或通過電磁干擾等手段影響車輛的正常運(yùn)行，會導(dǎo)致車輛感知能力下降，甚至誤判交通情況，從而威脅到行車安全。

3 智能網(wǎng)聯(lián)汽車安全性分析方法

3.1 安全性分析框架

根據(jù)ISO 26262功能安全標(biāo)準(zhǔn)，采用危害分析與風(fēng)險評估（Hazard Analysis and Risk Assessment， HARA）框架，對智能網(wǎng)聯(lián)汽車進(jìn)行全面的安全性分析[4]。HARA框架主要通過系統(tǒng)識別智能網(wǎng)聯(lián)汽車系統(tǒng)中可能存在的安全風(fēng)險，并對這些風(fēng)險進(jìn)行評估和分類。HARA框架圖如圖1所示。

3.1.1 定義系統(tǒng)和功能

在進(jìn)行HARA之前，首先需要明確分析的智能網(wǎng)聯(lián)汽車系統(tǒng)及其功能，對智能網(wǎng)聯(lián)汽車的各個組成部分及其交互方式進(jìn)行詳細(xì)描述，確保分析的全面性和準(zhǔn)確性。

3.1.2 識別潛在的危害

基于對智能網(wǎng)聯(lián)汽車系統(tǒng)功能的理解，識別可能導(dǎo)致傷害或損害的潛在危害，深入分析系統(tǒng)的操作環(huán)境、使用情境以及可能的故障模式，以確保不遺漏任何潛在的安全風(fēng)險。

3.1.3 評估風(fēng)險

對于每個已識別的危害，評估其造成傷害的嚴(yán)重性和發(fā)生的概率，基于這兩個維度，每個危害將被分配一個風(fēng)險等級。

3.1.4 確定安全目標(biāo)

根據(jù)風(fēng)險評估的結(jié)果，確定每個危害相應(yīng)的安全目標(biāo)，降低或消除特定危害所需達(dá)到的安全要求，通常以降低危害發(fā)生概率或減輕其后果的形式出現(xiàn)。

3.1.5 制定和驗證安全措施

基于確定的安全目標(biāo)，設(shè)計相應(yīng)的安全措施來管理和控制風(fēng)險，制定技術(shù)解決方案、過程改進(jìn)或操作指南等，并通過驗證和測試來確保它們能有效達(dá)到既定的安全目標(biāo)。

3.2 安全性分析技術(shù)

3.2.1 故障樹分析（FTA）

通過構(gòu)建故障樹，F(xiàn)TA將復(fù)雜的系統(tǒng)故障原因分解為更小、更管理的部分，從而識別系統(tǒng)中的潛在薄弱環(huán)節(jié)。故障樹的頂點(diǎn)代表系統(tǒng)的主要故障事件，而分支則表示導(dǎo)致這一事件的原因。故障樹中的邏輯門（如AND門和OR門）用于表示不同故障事件之間的邏輯關(guān)系。

3.2.2 系統(tǒng)理論過程分析（STPA）

與FTA聚焦于已知故障模式不同，STPA基于系統(tǒng)理論，注重系統(tǒng)組件間的交互及其對安全性能的影響，安全問題除了是由系統(tǒng)故障引起，也可能是由于系統(tǒng)組件之間的非預(yù)期交互或系統(tǒng)與環(huán)境之間的交互導(dǎo)致的。因此，STPA試圖識別在當(dāng)前系統(tǒng)設(shè)計和操作過程中可能導(dǎo)致危險狀態(tài)的所有潛在因素。

FTA和STPA在智能網(wǎng)聯(lián)汽車安全性分析中各有優(yōu)勢。FTA通過構(gòu)建故障樹提供直觀的方式識別和分析系統(tǒng)故障的原因和后果，尤其適用于分析已知的故障模式。相比之下，STPA更加關(guān)注于系統(tǒng)組件間的交互以及這些交互如何導(dǎo)致非預(yù)期的危險狀態(tài)[5]，具體見表1。

4 智能網(wǎng)聯(lián)汽車安全測試與驗證方法

4.1 現(xiàn)有測試方法評估

實車測試是在真實或模擬的道路環(huán)境中對智能網(wǎng)聯(lián)汽車進(jìn)行測試，以評估其性能和安全性，可以提供最真實的測試結(jié)果，但成本高昂，且存在安全風(fēng)險。模擬器測試通過高度仿真的軟件環(huán)境來模擬實際道路和交通條件，以測試智能網(wǎng)聯(lián)汽車的反應(yīng)和決策能力，這種方法安全性高，成本相對較低，但缺乏一些實車測試中的復(fù)雜交互因素。硬件在環(huán)（HIL）測試結(jié)合了實車測試的真實性和模擬器測試的安全性，通過將真實的車輛硬件組件集成到模擬環(huán)境中，以測試硬件與軟件的交互，適用于早期發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)集成問題[6]。

4.2 非道路測試平臺的設(shè)計與應(yīng)用

非道路測試平臺可以高度自定義極端天氣、復(fù)雜交通狀況等測試場景，為智能網(wǎng)聯(lián)汽車提供安全可控的測試環(huán)境。在封閉測試場地或高度仿真的虛擬環(huán)境中，全面評估智能網(wǎng)聯(lián)汽車的性能和安全性，對于早期發(fā)現(xiàn)潛在安全問題、減少實車測試成本和風(fēng)險具有重要意義。

4.3 測試需求

通過構(gòu)建逼真的測試環(huán)境、模擬車輛運(yùn)行狀態(tài)以及設(shè)計多樣化的測試情景，能夠確保測試的有效性。逼真的測試環(huán)境能夠復(fù)現(xiàn)真實交通狀況、特定的天氣條件以及各種交通參與者的行為，為智能網(wǎng)聯(lián)汽車提供全面的測試場景。通過模擬不同的車輛運(yùn)行狀態(tài)，如加速、減速和轉(zhuǎn)彎等基本操作，以及更為復(fù)雜的駕駛場景，例如緊急避讓和交通堵塞導(dǎo)航，能夠全面評估智能網(wǎng)聯(lián)汽車的性能。設(shè)計多樣化的測試情景，揭示智能網(wǎng)聯(lián)汽車在不同道路類型、交通密度以及面對不同行人行為時的反應(yīng)，以評估其安全性和可靠性。

5 智能網(wǎng)聯(lián)汽車安全性測試案例研究

為了進(jìn)一步進(jìn)行分析，本文以自適應(yīng)巡航控制（Adaptive Cruise Control， ACC）系統(tǒng)作為研究對象，進(jìn)行安全性分析和測試驗證。ACC系統(tǒng)主要通過自動調(diào)整車速，保持與前車安全的距離，系統(tǒng)級危害包括誤加速、誤減速、無響應(yīng)等情形，會導(dǎo)致交通事故，威脅乘員及周圍行人的安全，構(gòu)建故障樹如圖2所示。

在智能網(wǎng)聯(lián)汽車的安全測試中，組合不同的測試情景（如CS-1/CS-2）構(gòu)成綜合的測試循環(huán)。首先明確每個測試情景（CS-1和CS-2）的參數(shù)，具體見表2。

將CS-1和CS-2組合，形成閉環(huán)測試循環(huán)。目標(biāo)車輛首先執(zhí)行減速接近的動作，達(dá)到與測試車輛的最近點(diǎn)后，再執(zhí)行加速遠(yuǎn)離的動作?？紤]車輛的加速度、減速度以及兩車之間的動態(tài)交互，模擬目標(biāo)車輛相對于測試車輛的距離隨時間的變化關(guān)系，如圖3所示。在控制環(huán)境下執(zhí)行組合后的測試循環(huán)，監(jiān)測并記錄ICV系統(tǒng)對于復(fù)雜駕駛情境的反應(yīng)能力和決策效果。通過分析測試過程中收集的數(shù)據(jù)，評估ICV系統(tǒng)在面對實際道路條件下的性能和安全性，特別是評估ICV系統(tǒng)如何處理接近和遠(yuǎn)離兩種不同動態(tài)條件下的安全距離控制。

通過組合不同的測試情景，為智能網(wǎng)聯(lián)汽車系統(tǒng)提供全面的測試條件?？梢阅M更加復(fù)雜和多變的真實駕駛環(huán)境，評估智能網(wǎng)聯(lián)汽車系統(tǒng)在不同駕駛情景下的表現(xiàn)，特別是自適應(yīng)巡航控制（ACC）系統(tǒng)在變化的距離控制中的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性對智能網(wǎng)聯(lián)汽車系統(tǒng)進(jìn)行綜合安全驗證，確保在復(fù)雜交通情境中的可靠性和安全性。

6 結(jié)語

綜上，本文主要探討了智能網(wǎng)聯(lián)汽車面臨的安全性挑戰(zhàn)，針對這些挑戰(zhàn)，提出了結(jié)構(gòu)化的安全性分析與非道路驗證流程，旨在提高智能網(wǎng)聯(lián)汽車的安全性能和可靠性。通過對自適應(yīng)巡航控制（ACC）系統(tǒng)案例進(jìn)行具體研究，驗證了提出的方法能夠有效識別和緩解智能網(wǎng)聯(lián)汽車的潛在安全風(fēng)險，為改進(jìn)設(shè)計和提高整體安全性奠定了堅實的基礎(chǔ)。

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