Towards more efficient quantitative safety validation of residual risk for assisted and automated driving

要約

Advanced Driver Assistance Systems（ADAS）および自動化された運転システム（ADS）の安全検証は、ISO 21448などの国際基準を順守しながら、残留リスクを定量化する効率的かつ信頼できる方法をますます要求しています。
FOTを使用すると、特により高い自動化レベルでは、非現実的なテスト努力が行われます。
自動化レベルの低下でさえ、この制限は、FOTに関連する実質的なコストと相まって、FOTベースの巨視的安全性検証の効率を高めるためのアプローチの調査を動機づけます。
したがって、この出版物は、文献で報告されている新しい方法を含め、FOTの最先端の削減アプローチ（RA）を体系的に識別および評価します。
ISO 21448の分析に基づいて、2つのモデルが導き出されます。標準の引数コンポーネントをキャプチャする一般的なモデルと、自動緊急ブレーキ（AEB）システムに例的に適用され、残留リスク（QSVRR）の定量的安全性検証のための実際の運転要件のベースラインを確立します。
その後、RAは4つの基準を使用して評価されます：定量化、妥当性への脅威、リンクの欠落、ブラックボックスの互換性、潜在的な利点の強調、固有の制限、さらなる研究のための重要な領域の特定。
私たちの評価は、いくつかのアプローチが可能性を提供するが、リンクを欠落しているものや他の実質的な欠点がないものはないことを明らかにしています。
さらに、特定された代替手段はFOTを完全に置き換えることはできず、ADAとADSの安全検証におけるその重要な役割を反映しています。

要約(オリジナル)

The safety validation of Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) and Automated Driving Systems (ADS) increasingly demands efficient and reliable methods to quantify residual risk while adhering to international standards such as ISO 21448. Traditionally, Field Operational Testing (FOT) has been pivotal for macroscopic safety validation of automotive driving functions up to SAE automation level 2. However, state-of-the-art derivations for empirical safety demonstrations using FOT often result in impractical testing efforts, particularly at higher automation levels. Even at lower automation levels, this limitation – coupled with the substantial costs associated with FOT – motivates the exploration of approaches to enhance the efficiency of FOT-based macroscopic safety validation. Therefore, this publication systematically identifies and evaluates state-of-the-art Reduction Approaches (RAs) for FOT, including novel methods reported in the literature. Based on an analysis of ISO 21448, two models are derived: a generic model capturing the argumentation components of the standard, and a base model, exemplarily applied to Automatic Emergency Braking (AEB) systems, establishing a baseline for the real-world driving requirement for a Quantitative Safety Validation of Residual Risk (QSVRR). Subsequently, the RAs are assessed using four criteria: quantifiability, threats to validity, missing links, and black box compatibility, highlighting potential benefits, inherent limitations, and identifying key areas for further research. Our evaluation reveals that, while several approaches offer potential, none are free from missing links or other substantial shortcomings. Moreover, no identified alternative can fully replace FOT, reflecting its crucial role in the safety validation of ADAS and ADS.

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