Modular Fault Diagnosis Framework for Complex Autonomous Driving Systems

要約

故障診断は、複雑な自律移動システム、特に現代の自動運転 (AD) にとって重要です。
さまざまなアクター、多数のユースケース、および複雑な異種コンポーネントがシステムの障害診断とシステム全体の整合性を動機付けます。
AD システムは多くの異種コンポーネントで構成されており、それぞれが異なる機能を持ち、異なるアルゴリズムを使用している可能性があります (例: ルールベースのコンポーネントと AI コンポーネント)。
さらに、これらのコンポーネントは車両の運転状態の影響を受け、大きく依存します。
したがって、この論文では、AD システム用のモジュール式障害診断フレームワークの概念を提示することで、この問題に対処します。
この概念は、モジュール式の状態監視および診断要素と、状態および依存関係を認識した集計方法を提案します。
私たちが提案した分類スキームにより、障害診断モジュールの分類が可能になります。
このコンセプトは AD シャトル バスに実装され、その機能を実証するために評価されます。

要約(オリジナル)

Fault diagnosis is crucial for complex autonomous mobile systems, especially for modern-day autonomous driving (AD). Different actors, numerous use cases, and complex heterogeneous components motivate a fault diagnosis of the system and overall system integrity. AD systems are composed of many heterogeneous components, each with different functionality and possibly using a different algorithm (e.g., rule-based vs. AI components). In addition, these components are subject to the vehicle’s driving state and are highly dependent. This paper, therefore, faces this problem by presenting the concept of a modular fault diagnosis framework for AD systems. The concept suggests modular state monitoring and diagnosis elements, together with a state- and dependency-aware aggregation method. Our proposed classification scheme allows for the categorization of the fault diagnosis modules. The concept is implemented on AD shuttle buses and evaluated to demonstrate its capabilities.

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