Safety of autonomous vehicles: A survey on Model-based vs. AI-based approaches

要約

自動運転車 (AV) の進歩により、特に動的で予測不可能な環境や状況において、AV 操作の絶対的な安全性を優先することが重要な必要性が強調されています。
あらゆる交通状況/条件が独特であるため、この目標はさらに困難になります。
これらすべての非常に制約があり複雑な構成に対処するには、AV は信頼性の高いリアルタイムのリスク評価および管理戦略 (RAMS) を備えた適切な制御アーキテクチャを備えている必要があります。
これらのターゲットを絞った RAM は、ナビゲーションのリスクを大幅に軽減することにつながるはずです。
しかし、安全性の保証が欠如していることは、対処すべき重要な課題の 1 つであり、道路上でより広範に AV を導入するという野望を大幅に制限し、AV の使用を非常に限定されたユースケースに制限していることが判明しています。
したがって、この論文の焦点と目的は、AV の安全保証という重要なテーマに焦点を当てながら、自動運転車に関する研究を調査することです。
この目的のために、これらのアーキテクチャを構成する安全性評価および意思決定システムに重点を置きながら、AV の全体的な制御アーキテクチャを定義する関連する方法と概念に関する研究をレビューすることが提案されています。
さらに、この審査プロセスを通じて、モデルベースの手法または AI ベースのアプローチを使用する研究を強調することも目的としています。
これは、各方法論の長所と短所を強調し、モデルベースのアプローチと AI アプローチを組み合わせた包括的なマルチモーダル設計を提案する研究を調査しながら実行されます。
本稿は最後に、AV の安全性を保証するために使用される手法、つまり安全性検証技術と安全性フレームワークの標準化/一般化についての議論で終わります。

要約(オリジナル)

The growing advancements in Autonomous Vehicles (AVs) have emphasized the critical need to prioritize the absolute safety of AV maneuvers, especially in dynamic and unpredictable environments or situations. This objective becomes even more challenging due to the uniqueness of every traffic situation/condition. To cope with all these very constrained and complex configurations, AVs must have appropriate control architectures with reliable and real-time Risk Assessment and Management Strategies (RAMS). These targeted RAMS must lead to reduce drastically the navigation risks. However, the lack of safety guarantees proves, which is one of the key challenges to be addressed, limit drastically the ambition to introduce more broadly AVs on our roads and restrict the use of AVs to very limited use cases. Therefore, the focus and the ambition of this paper is to survey research on autonomous vehicles while focusing on the important topic of safety guarantee of AVs. For this purpose, it is proposed to review research on relevant methods and concepts defining an overall control architecture for AVs, with an emphasis on the safety assessment and decision-making systems composing these architectures. Moreover, it is intended through this reviewing process to highlight researches that use either model-based methods or AI-based approaches. This is performed while emphasizing the strengths and weaknesses of each methodology and investigating the research that proposes a comprehensive multi-modal design that combines model-based and AI approaches. This paper ends with discussions on the methods used to guarantee the safety of AVs namely: safety verification techniques and the standardization/generalization of safety frameworks.

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