【摘 要】
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自动驾驶技术推动着汽车工业的进步、新技术、新系统引入的同时,安全问题也不容忽视。面对自动驾驶带来的挑战,由此衍生出来的预期功能安全（Safety of the Intended Functionality,SOTIF）概念旨在应对其在“感知-决策-执行”功能方面的局限性。与此同时,对于高级自动驾驶功能,外部场景对功能有着极大的影响,但目前预期功能安全的安全分析过程缺少数据支撑,仅停留在定性分析,难
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自动驾驶技术推动着汽车工业的进步、新技术、新系统引入的同时,安全问题也不容忽视。面对自动驾驶带来的挑战,由此衍生出来的预期功能安全（Safety of the Intended Functionality,SOTIF）概念旨在应对其在“感知-决策-执行”功能方面的局限性。与此同时,对于高级自动驾驶功能,外部场景对功能有着极大的影响,但目前预期功能安全的安全分析过程缺少数据支撑,仅停留在定性分析,难以有效地识别触发事件,不可避免会有主观判断导致的分析结果偏差。本文基于预期功能安全中场景演变规则,立足于“已知危险区域”的危害分析和风险评估（Hazard Analysis and Risk Assessment,HARA）。借助道路交通事故的数据,结合设计运行区域（Operational Design Domain,ODD）特征,为汽车安全完整性等级（Automotive Safety Integrity Levels,ASIL）判定提供定量的数据支持。本文的具体内容如下:（1）针对预期功能安全中的场景划分,基于“已知危险区域”场景,结合ODD属性,筛选了主要影响特征。（2）分别从人、车、路、环境几个方面分析了可能导致危害发生的原因。结合交通流量、人口密度和犯罪率等因素选取了典型区域作为分析代表。（3）针对SOTIF的HARA缺乏定量分析问题,利用道路事故数据,以严重度为标签,结合道路、环境等特征,利用逻辑回归、随机森林、XGBoost作对比评估。以数据的方式作为支撑,客观的为SOTIF场景HARA提供定量分析参考。结果表明,随机森林模型在欠采样后的数据能更好的评估场景。同时,针对HARA分析过程工作量繁杂问题,利用主成分分析方法对数据降维,结果表明,约40个重要主成分能有效地表征全体数据约90%特征差异。在所有特征中,道路条件对结果评估影响最大,同时用随机森林验证了该方法在SOTIF场景评估的有效性,其准确率约为0.8526。
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