[发明专利]自动驾驶预期功能安全触发条件模型评估方法及系统

权利要求书

1.一种自动驾驶预期功能安全触发条件模型评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)识别自身车辆危害性能缺陷映射到触发条件，得到基于自身车辆危害性能缺陷分析的触发条件影响因子；

从自动驾驶功能及系统定义中确定到整车层级危害，再从整车层级危害映射到感知-决策-执行的性能缺陷，从性能缺陷映射到触发条件，获得一个链状的映射关系，具体如下：

1.1)第一层整车层级危害集合为H，映射的第二层性能缺陷集合为P，映射第三层触发条件集合为T，根据映射关系得到一系列映射子集，记为Z＝T_i,P_m,H_n；

先将映射第一层整车层级危害评估基于ASIL等级评估危害等级，将得到等级序列，不同等级对应不同分值，得到H₁，H₂，…,H_n的影响因子h^*；

h^*影响因子按照ASIL等级通过评估他在整车层级造成的影响设定；

1.2)将系列子集映射第二层性能缺陷做集合，基于ASIL等级评估危害等级，得到以性能缺陷为集合元素的集合，得到P₁，P₂，…,P_n的影响因子p*；

p^*为性能缺陷的影响因子，是衡量性能缺陷发生造成影响的评估。通常情况下一个性能缺陷P会对应多个整车层级危害H_i，假设一个性能缺陷对应n个危害，则该性能缺陷的影响因子

1.3)将系列子集以映射第三层触发条件做集合，得到以触发条件为集合元素的集合，基于ASIL等级评估危害等级，得到T₁，T₂，…,T_n的影响因子t^*；

t^*为触发条件的影响因子，是衡量触发条件引起危害可能性的评估。通常情况下一个触发条件T会引起多个性能缺陷P_i，假设一个性能缺陷对应m个危害，则

因此，基于自身车辆危害性能缺陷分析的触发条件影响因子K^*按如下公式计算

K^*＝h^*·p^*·t^*；

2)与场景数据库对触发条件进行匹配，得到触发场景影响自身车辆性能缺陷导致车辆级别危害发生的概率参数；

3)基于测试验证触发条件，反向评估触发条件影响因子，产生迭代参数值M*；

M*通过实际的仿真测试得到，通过复现该场景，比较实际造成的危害值是否和仿真测试分析的危害相匹配，根据仿真结果得到修正值作为迭代参数值M*；

4)计算触发条件评估量化模型值，触发条件评估量化模型值为上述步骤1)-3)中的参数值相乘K^*·O^*·M^*，通过设定等级阈值，根据触发条件评估量化模型值所在的等级区间对触发条件评估风险的合理化分析提供支持依据。

2.根据权利要求1所述的自动驾驶预期功能安全触发条件模型评估方法，其特征在于，所述步骤2)具体如下：

对场景数据库的场景数据以7层要素切分为驾驶场景元素，7层要素包括自车要素、目标要素、交通设施要素、道路要素、天气要素、通讯要素；

要素根据采集标定以及气象局信息确定场景影响自身车辆性能缺陷导致车辆级别危害发生的概率参数O^*，并将各层要素和触发条件进行关联匹配；

概率参数O*是基于场景数据库的信息，分为如下几种计算方式：

a)若为单因素情景，O^*即为该单因素自身的发生概率；

b)若为多因素情景，O^*即为所有因素同时发生的概率。