要約
車両の自動化が進むにつれ、より広範な車載センサー システム、電子制御ユニット、ソフトウェアが統合されるようになりました。
さらに、車両とすべての通信は、自車両の外部のソースからの情報を通じて自動運転機能を拡張する機会と見なされています。
ただし、自動運転機能の検証と検証は、運転機能で発生する可能性のあるシナリオが多数あるため、すでに課題を抱えており、包括的なテスト範囲を達成することが困難です。
現在、意図された機能の安全性 ( SOTIF ) の確立により、シナリオベースのテストの実装が義務付けられています。
Vehicle-to-Everything による追加の外部システムの導入により、問題はさらに複雑になり、シナリオのスペースが増加します。
この論文では、ブラック ボックスとして残る可能性がある外部システムとの相互作用をモデル化するために、ステート チャートに基づく方法論を提案します。
このアプローチでは、ステート チャートに固有のテスト容易性とカバレッジ分析を、シナリオ ベースのテストと組み合わせることで活用します。
全体的な目的は、ネットワーク化された駆動機能のテストに必要なシナリオのスペースを削減し、検証と検証を合理化することです。
このアプローチの利用は、交通弱者の道路利用者を検出する路側ユニットを備えた信号交差点のシミュレーションを使用して実証されます。
要約(オリジナル)
The increasing automation of vehicles is resulting in the integration of more extensive in-vehicle sensor systems, electronic control units, and software. Additionally, vehicle-to-everything communication is seen as an opportunity to extend automated driving capabilities through information from a source outside the ego vehicle. However, the validation and verification of automated driving functions already pose a challenge due to the number of possible scenarios that can occur for a driving function, which makes it difficult to achieve comprehensive test coverage. Currently, the establishment of Safety Of The Intended Functionality ( SOTIF ) mandates the implementation of scenario-based testing. The introduction of additional external systems through vehicle-to-everything further complicates the problem and increases the scenario space. In this paper, a methodology based on state charts is proposed for modeling the interaction with external systems, which may remain as black boxes. This approach leverages the testability and coverage analysis inherent in state charts by combining them with scenario-based testing. The overall objective is to reduce the space of scenarios necessary for testing a networked driving function and to streamline validation and verification. The utilization of this approach is demonstrated using a simulated signalized intersection with a roadside unit that detects vulnerable road users.
arxiv情報
著者 | Laurenz Adolph,barbara Schütt,David Kraus,Eric Sax |
発行日 | 2024-08-20 06:17:21+00:00 |
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