A Quantitative Method to Determine What Collisions Are Reasonably Foreseeable and Preventable

要約

自動運転システム (ADS) の開発は、ここ数年で大幅に進歩しました。
このような ADS を搭載した自動運転車 (AV) の導入を可能にするためには、これらのシステムの承認に関する規制を確立する必要があります。
2021 年、自動車規制調和世界フォーラムは、自動車線維持システム (ALKS) の承認に関する新しい国連規則を承認しました。
この規制の重要な点は、「作動したシステムは、合理的に予見可能かつ防止可能な衝突を引き起こしてはならない」ということです。
「合理的に予見可能かつ防止可能」という表現はさまざまな解釈を受ける可能性があるため、AV 開発者と AV の承認を求められる当局の間で意見の相違が生じる可能性があります。
この研究の目的は、「合理的に予見可能かつ予防可能」なものを定量化する方法を提案することです。
提案された方法は、システムの運用設計ドメイン (ODD) を考慮しており、あらゆる ODD に適用できます。
何が合理的に予見可能で何が予防可能であるかを判断するための定量的な方法を持つことにより、開発者、当局、および ADS のユーザーは、これらのシステムを実際のトラフィックに導入するときに予想される残留リスクについてより深く理解できるようになります。
私たちが提案した方法を使用すると、どのような衝突が合理的に予見可能で防止可能であるかを推定できます。
これは、ADS の安全性に関する要件を設定するのに役立ち、ADS 開発の設計決定とテスト範囲のより強力な正当化につながる可能性があります。

要約(オリジナル)

The development of Automated Driving Systems (ADSs) has made significant progress in the last years. To enable the deployment of Automated Vehicles (AVs) equipped with such ADSs, regulations concerning the approval of these systems need to be established. In 2021, the World Forum for Harmonization of Vehicle Regulations has approved a new United Nations regulation concerning the approval of Automated Lane Keeping Systems (ALKSs). An important aspect of this regulation is that ‘the activated system shall not cause any collisions that are reasonably foreseeable and preventable.’ The phrasing of ‘reasonably foreseeable and preventable’ might be subjected to different interpretations and, therefore, this might result in disagreements among AV developers and the authorities that are requested to approve AVs. The objective of this work is to propose a method for quantifying what is ‘reasonably foreseeable and preventable’. The proposed method considers the Operational Design Domain (ODD) of the system and can be applied to any ODD. Having a quantitative method for determining what is reasonably foreseeable and preventable provides developers, authorities, and the users of ADSs a better understanding of the residual risks to be expected when deploying these systems in real traffic. Using our proposed method, we can estimate what collisions are reasonably foreseeable and preventable. This will help in setting requirements regarding the safety of ADSs and can lead to stronger justification for design decisions and test coverage for developing ADSs.

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