A new Taxonomy for Automated Driving: Structuring Applications based on their Operational Design Domain, Level of Automation and Automation Readiness

要約

このペーパーの目的は、運用設計ドメイン (ODD)、自動運転 SAE レベル、および技術準備レベル (TRL) の関係を調査することです。
ロボタクシーのような最初の高度に自動化された車両が商用利用されており、高速道路パイロット システムを搭載した最初の車両が個人顧客に納入されています。
これらの自動運転システムは、ODD と技術的成熟度において大きく異なることが、重大な問題として浮上しています。
したがって、これらのシステムを比較するアプローチはいずれも難しく、定義された ODD、仕様、および使用されているテクノロジーを深く掘り下げる必要があります。
したがって、この論文は現在の最先端の分類法に挑戦し、自動運転車両システムをより効率的に構築できる新しい統合分類法を開発します。
よく知られている SAE レベル 0 ～ 5 を「責任レベル」として使用し、中間の抽象化レベルで ODD をリンクして記述します。
最後に、自動運転車両と運転機能の比較可能性を向上させるための新しい成熟度モデルが明示的に提案されています。
この方法は、今日の既存の自動運転車両アプリケーションを分析するために使用され、新しい分類法に構造化され、新しい成熟度レベルによって評価されます。
私たちの結果は、この新しい分類と成熟度レベルのモデルが、議論において自動運転車システムをより明確に区別し、より体系的かつ率直にホワイトフィールドを発見するのに役立つことを示しています。
研究だけでなく規制目的でもあります。

要約(オリジナル)

The aim of this paper is to investigate the relationship between operational design domains (ODD), automated driving SAE Levels, and Technology Readiness Level (TRL). The first highly automated vehicles, like robotaxis, are in commercial use, and the first vehicles with highway pilot systems have been delivered to private customers. It has emerged as a crucial issue that these automated driving systems differ significantly in their ODD and in their technical maturity. Consequently, any approach to compare these systems is difficult and requires a deep dive into defined ODDs, specifications, and technologies used. Therefore, this paper challenges current state-of-the-art taxonomies and develops a new and integrated taxonomy that can structure automated vehicle systems more efficiently. We use the well-known SAE Levels 0-5 as the ‘level of responsibility’, and link and describe the ODD at an intermediate level of abstraction. Finally, a new maturity model is explicitly proposed to improve the comparability of automated vehicles and driving functions. This method is then used to analyze today’s existing automated vehicle applications, which are structured into the new taxonomy and rated by the new maturity levels. Our results indicate that this new taxonomy and maturity level model will help to differentiate automated vehicle systems in discussions more clearly and to discover white fields more systematically and upfront, e.g. for research but also for regulatory purposes.

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