Behavior Trees in Functional Safety Supervisors for Autonomous Vehicles

要約

自律走行車のソフトウェアの急速な進歩は、特に交通安全の向上において、チャンスと課題の両方をもたらしている。自律走行車の主な目的は、安全対策の改善を通じて事故率を低減することである。しかし、人工知能手法のような新しいアルゴリズムを自律走行車両に統合することは、確立された安全規制の遵守に関する懸念を引き起こす。本論文では、確立された基準に沿い、リアルタイムで車両の機能安全を監督するために設計された、ビヘイビアツリーに基づく新しいソフトウェアアーキテクチャを紹介する。特に、ISO 26262に準拠した産業用道路車両へのアルゴリズムの統合を取り上げる。提案された監督方法論は、危険の検出と、危険発生時の機能的・技術的安全要件の遵守を含む。この方法論は、本研究でルノー・メカネ（現在SAE自動化レベル3）に実装され、安全基準への準拠を保証するだけでなく、より安全で信頼性の高い自律走行技術への道を開くものである。

要約(オリジナル)

The rapid advancements in autonomous vehicle software present both opportunities and challenges, especially in enhancing road safety. The primary objective of autonomous vehicles is to reduce accident rates through improved safety measures. However, the integration of new algorithms into the autonomous vehicle, such as Artificial Intelligence methods, raises concerns about the compliance with established safety regulations. This paper introduces a novel software architecture based on behavior trees, aligned with established standards and designed to supervise vehicle functional safety in real time. It specifically addresses the integration of algorithms into industrial road vehicles, adhering to the ISO 26262. The proposed supervision methodology involves the detection of hazards and compliance with functional and technical safety requirements when a hazard arises. This methodology, implemented in this study in a Renault M\’egane (currently at SAE level 3 of automation), not only guarantees compliance with safety standards, but also paves the way for safer and more reliable autonomous driving technologies.

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