[发明专利]一种自动驾驶预期功能安全触发条件评估方法及系统有效
申请号: | 202110729136.6 | 申请日: | 2021-06-29 |
公开(公告)号: | CN113343359B | 公开(公告)日: | 2022-08-30 |
发明(设计)人: | 张缦绮;高广博 | 申请(专利权)人: | 东风汽车集团股份有限公司 |
主分类号: | G06F30/15 | 分类号: | G06F30/15;G06F30/20;G06Q10/06;G06Q50/30;G06F111/08 |
代理公司: | 武汉智权专利代理事务所(特殊普通合伙) 42225 | 代理人: | 彭程程 |
地址: | 430056 湖北省武*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 自动 驾驶 预期 功能 安全 触发 条件 评估 方法 系统 | ||
1.一种自动驾驶预期功能安全触发条件评估方法,其特征在于,包括:
构建第一数据库,该数据库中存储多个整车层级危害、多个性能缺陷、以及多个触发类;构建汽车控制结构后,基于第一数据库确定整车层级危害、性能缺陷、以及触发类的列表,形成基于三者之间映射关系的映射集合,并基于第二数据库为映射集合中的每个触发类匹配至少一个触发条件;
构建第二数据库,该数据库中存储多个触发条件,每个触发条件均具有一发生概率参数O*,且每个触发条件均对应一场景元素;
构建汽车控制结构,确定整车层级危害、性能缺陷、以及触发类的列表,形成基于三者之间映射关系的映射集合,并为映射集合中的每个触发类匹配至少一个触发条件;
根据预设的评估策略对每组映射关系中的触发类分别进行评估得到综合影响因子K*,基于映射集合、触发条件的发生概率参数O*、以及触发条件所属触发类的综合影响因子K*得到待验证模型,该模型的输出为触发条件的容忍度;根据该模型对触发条件进行评估。
2.如权利要求1所述的自动驾驶预期功能安全触发条件评估方法,其特征在于,自动驾驶预期功能安全触发条件评估方法还包括:
对待验证模型进行验证得到迭代参数M*,并基于迭代参数M*进行迭代更新得到触发条件模型,通过该模型评估触发条件。
3.如权利要求1所述的自动驾驶预期功能安全触发条件评估方法,其特征在于,自动驾驶预期功能安全触发条件评估方法还包括:
根据外部输入数据,在第二数据库中添加新的触发条件和相应的发生概率参数O*。
4.如权利要求1所述的自动驾驶预期功能安全触发条件评估方法,其特征在于,整车层级危害、性能缺陷、以及触发条件三者之间映射关系包含一对一映射、一对多映射、以及多对一映射。
5.如权利要求1所述的自动驾驶预期功能安全触发条件评估方法,其特征在于,基于场景切分得到七类场景元素,根据七类场景元素对应的触发条件构建第二数据库;所述七类场景元素包括:
道路类场景元素,包含几何或拓扑结构道路;
交通设施类场景元素,包含施工障碍、交通标示、交通诱导、以及路灯;
短暂变化类场景元素,包含几何或拓扑结构临时覆盖、车道变化、以及天气突然变化;
目标类场景元素,包含动态、可移动、交互、以及操作目标;
环境类场景元素,包含天气、光照、以及温湿度;
信息类场景元素,包含V2X信息、以及高精地图;
自车类场景元素,包含车辆运行情况、设备运行情况、以及驾驶员操作。
6.如权利要求1所述的自动驾驶预期功能安全触发条件评估方法,其特征在于,根据预设的评估策略对每组映射关系中的触发类的分别进行评估得到综合影响因子K*的步骤包括:
根据预设的评估策略分别对每组映射关系中的整车层级危害的危害程度进行评分得到第一影响因子h*;
根据预设的评估策略分别对每组映射关系中的性能缺陷的影响程度进行评分得到第二影响因子p*;
根据预设的评估策略分别对每组映射关系中的触发类的影响程度进行评分得到第三影响因子t*;
基于第一影响因子、数值最大的第二影响因子、以及数值最大的第三影响因子得到每个触发类的综合影响因子K*=h*·p*·t*。
7.如权利要求6所述的自动驾驶预期功能安全触发条件评估方法,其特征在于,
第一影响因子为整车层级危害对车辆自身、相关人员、以及驾驶过程的危害程度,危害程度越高,第一影响因子的值越大;
第二影响因子为性能缺陷对相关联的整车层级危害的影响程度,影响程度越高,第二影响因子的值越大;
第三影响因子为触发条件对相关联的性能缺陷的影响程度,影响程度越高,第三影响因子的值越大。
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