Ensuring Safe Autonomy: Navigating the Future of Autonomous Vehicles

要約

自動運転車は、オンロードおよびオフロード領域でのユースケースを実現するための大きな可能性をもたらします。
その結果、自律システムの環境認識と制御に対する注目すべき解決策が存在します。
それにもかかわらず、安全性の証明は、そのような機械が市場に導入され、現実世界に導入されることを妨げる未解決の課題のままである。
自動運転車両の安全性を保証するための従来のアプローチは、全体的な複雑さに対処できない保守的な安全性の前提により、パフォーマンスが低下することがよくあります。
さらに、より高度な安全システムは車両の認識システムに依存しています。
ただし、外乱による不確実性や、データ解釈のためのコンテキストの組み込みの欠如により、認識は信頼できないことがよくあります。
したがって、この文書では、統合された動的リスク管理を備えたモジュール式の自己適応型自律フレームワークが上記の欠点を克服する可能性を示しています。

要約(オリジナル)

Autonomous driving vehicles provide a vast potential for realizing use cases in the on-road and off-road domains. Consequently, remarkable solutions exist to autonomous systems’ environmental perception and control. Nevertheless, proof of safety remains an open challenge preventing such machinery from being introduced to markets and deployed in real world. Traditional approaches for safety assurance of autonomously driving vehicles often lead to underperformance due to conservative safety assumptions that cannot handle the overall complexity. Besides, the more sophisticated safety systems rely on the vehicle’s perception systems. However, perception is often unreliable due to uncertainties resulting from disturbances or the lack of context incorporation for data interpretation. Accordingly, this paper illustrates the potential of a modular, self-adaptive autonomy framework with integrated dynamic risk management to overcome the abovementioned drawbacks.

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