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確定自動(dòng)駕駛汽車安全評(píng)估指標(biāo)的挑戰(zhàn)

2021-10-28 08:17:23·  來源：智能交通技術(shù)  
　
在自動(dòng)駕駛汽車 (AV) 開發(fā)和測(cè)試的早期階段，尚不清楚哪些指標(biāo)最適合評(píng)估和衡量安全性。在這里，TRL 的安全研究員 Ben Simpson 討論了當(dāng)前的挑戰(zhàn)和建議。發(fā)展和
在自動(dòng)駕駛汽車 (AV) 開發(fā)和測(cè)試的早期階段，尚不清楚哪些指標(biāo)最適合評(píng)估和衡量安全性。在這里，TRL 的安全研究員 Ben Simpson 討論了當(dāng)前的挑戰(zhàn)和建議。
 
發(fā)展和采用自動(dòng)駕駛汽車的主要?jiǎng)恿χ皇歉纳频缆钒踩?。這主要是通過減少人為錯(cuò)誤導(dǎo)致的碰撞的嚴(yán)重程度和頻率來實(shí)現(xiàn)的。問題是我們應(yīng)該如何評(píng)估自動(dòng)駕駛汽車的安全性能呢?根據(jù)碰撞情況直接與人類駕駛的車輛進(jìn)行比較，需要一個(gè)系統(tǒng)行駛數(shù)百萬甚至數(shù)十億英里，才能得出具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的結(jié)論。這些數(shù)據(jù)在AV部署的早期階段是無法獲得的，也不一定包括統(tǒng)計(jì)上的異常值或“邊緣情況”。即便如此，自動(dòng)駕駛汽車仍有可能通過定期更新而不斷發(fā)展，這與傳統(tǒng)汽車不同，傳統(tǒng)汽車的制造和維護(hù)都是按照固定標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行的。
 
目前用于常規(guī)車輛的典型型號(hào)審批系統(tǒng)只會(huì)在自動(dòng)駕駛汽車首次投入使用時(shí)對(duì)其進(jìn)行審核。那么，我們應(yīng)該用什么標(biāo)準(zhǔn)來評(píng)估自動(dòng)駕駛汽車的安全性，如何持續(xù)監(jiān)測(cè)和評(píng)估它們呢？對(duì)安全性能指標(biāo)的需求仍然是監(jiān)管機(jī)構(gòu)和研究機(jī)構(gòu)反復(fù)提出的建議，但迄今為止，沒有什么答案出現(xiàn)。
 
安全指標(biāo)分為兩大類；滯后和領(lǐng)先。滯后指標(biāo)也稱為安全結(jié)果，包括定義明確的事件，例如碰撞。領(lǐng)先指標(biāo)是這些結(jié)果的先兆，例如不安全行為或未遂事件。這些發(fā)生的頻率遠(yuǎn)高于安全結(jié)果，提供了更多的學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)。至關(guān)重要的是，它們還可以在任何傷害發(fā)生之前識(shí)別和減輕風(fēng)險(xiǎn)。不幸的是，這些衡量標(biāo)準(zhǔn)往往更加模糊，難以定義，而且往往難以衡量。事實(shí)上，對(duì)于什么構(gòu)成未遂事故的廣泛接受的定義，以及對(duì)它們進(jìn)行分類和測(cè)量的客觀方法，并不存在。
 
部分問題在于，要準(zhǔn)確地指出是什么不安全行為使其不安全是非常具有挑戰(zhàn)性的。直覺上，我們知道，超速或加速駕駛，或非常接近他人駕駛等行為，會(huì)增加人類駕駛員發(fā)生碰撞的風(fēng)險(xiǎn)。然而，目前還沒有從自動(dòng)駕駛汽車收集到足夠的數(shù)據(jù)來梳理出這些領(lǐng)先指標(biāo)與我們?cè)噲D避免的滯后安全結(jié)果之間的確切聯(lián)系。這里還存在另一個(gè)挑戰(zhàn)：與人類駕駛員相比，一些領(lǐng)先指標(biāo)在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)(ADS)中的應(yīng)用可能會(huì)有所不同。
確定 AV 的主要指標(biāo)
 
在運(yùn)行過程中，自動(dòng)駕駛汽車從大量傳感器收集大量數(shù)據(jù)以確保成功運(yùn)行。這包括車輛位置和運(yùn)動(dòng)學(xué)數(shù)據(jù)，以及有關(guān)周圍環(huán)境和其他參與者的詳細(xì)信息。其中一些數(shù)據(jù)可能是揭示 ADS 執(zhí)行駕駛?cè)蝿?wù)的方式與其發(fā)生碰撞的可能性之間的關(guān)系的關(guān)鍵。
 
目前使用的最廣泛的領(lǐng)先指標(biāo)是脫離接觸的數(shù)據(jù)，在這種情況下，車輛的控制權(quán)從 ADS 轉(zhuǎn)移到安全駕駛員，無論是應(yīng) ADS 的要求還是由于安全駕駛員的干預(yù)。在沒有任何其他性能指標(biāo)的情況下，這已被過度依賴作為安全性的代理。這個(gè)指標(biāo)很容易被公眾理解，而且每英里脫離率低的系統(tǒng)被認(rèn)為本質(zhì)上比脫離率高的系統(tǒng)更安全。但是，該數(shù)據(jù)集未能捕獲有關(guān)發(fā)生脫離的場(chǎng)景及其背后原因的足夠詳細(xì)信息。例如，在密集的城市環(huán)境中測(cè)試的 ADS 可能比在安靜的高速公路上測(cè)試的同一系統(tǒng)更頻繁地脫離。孤立地來看，脫離數(shù)據(jù)并不能準(zhǔn)確地反映系統(tǒng)的安全性，也不能在系統(tǒng)之間進(jìn)行公平的比較。
 
近年來，對(duì)脫離數(shù)據(jù)作為績(jī)效指標(biāo)的批評(píng)越來越普遍，一些機(jī)構(gòu)和研究機(jī)構(gòu)強(qiáng)調(diào)需要一個(gè)更徹底的框架。直到最近，蘭德公司(RAND Corporation)的《自動(dòng)車輛安全測(cè)量》(Measuring automated vehicle safety)和SAE自動(dòng)車輛安全聯(lián)盟(automated vehicle safety Consortium)的《自動(dòng)駕駛系統(tǒng)安全性能評(píng)估指標(biāo)和方法最佳實(shí)踐》(Best practice for metrics and methods for assessment of automatic Driving Systems)等出版物才開始填補(bǔ)這一空白。這些論文在提出替代安全指標(biāo)和在當(dāng)前操作實(shí)踐中實(shí)施它們的框架方面取得了進(jìn)展。TRL同意這些論文中的觀點(diǎn)，并歡迎更安全的自動(dòng)駕駛汽車的發(fā)展。
 
奮進(jìn)計(jì)劃
 
TRL還在“奮進(jìn)”項(xiàng)目下對(duì)這一課題進(jìn)行了研究，以進(jìn)一步開發(fā)自動(dòng)駕駛汽車的安全保證流程。這包括文獻(xiàn)綜述和與少數(shù)行業(yè)利益相關(guān)者的非正式接觸。作為這項(xiàng)研究的一部分，我們?cè)u(píng)估了一系列指標(biāo)的適用性。我們對(duì)每一項(xiàng)指標(biāo)都進(jìn)行了評(píng)估，以評(píng)估我們認(rèn)為它能達(dá)到以下目標(biāo)的程度：
  • 是否與不良安全事件有公認(rèn)的聯(lián)系
  • 不鼓勵(lì)不利的駕駛或行為，并且不能被操縱
  • 是否可靠、可重復(fù)和可測(cè)量
圖片由 UNP（聯(lián)合國(guó)攝影師）的 Richard Grange 提供
我們不相信這個(gè)問題可以通過應(yīng)用一個(gè)單一的指標(biāo)來解決。相反，我們?cè)O(shè)想需要一組指標(biāo)，每個(gè)指標(biāo)都構(gòu)成解決方案的一部分。迄今為止，我們?cè)u(píng)估的主要指標(biāo)通常分為六大類。在每個(gè)類別中，特定指標(biāo)可以單獨(dú)使用，也可以作為更廣泛數(shù)據(jù)集的一部分使用。
  1. 與駕駛相關(guān)的違規(guī)行為的衡量標(biāo)準(zhǔn)。這可能包括闖紅燈或超速。違規(guī)行為與人類駕駛員的碰撞在統(tǒng)計(jì)上具有顯著關(guān)系，我們相信自動(dòng)駕駛汽車和違規(guī)行為也存在類似的關(guān)系，尤其是涉及通行權(quán)的違規(guī)行為。
  2. 潛在的或?qū)嶋H的安全包絡(luò)范圍違規(guī)。安全包羅范圍是車輛周圍的邊界，通常以距離或時(shí)間來衡量，在該邊界內(nèi)物體成為車輛的安全問題。此類別中的指標(biāo)示例包括車頭時(shí)距和碰撞時(shí)間。
  3. 駕駛風(fēng)格的衡量標(biāo)準(zhǔn)。這可能包括車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)，例如速度和加速度，以及車輛安全系統(tǒng)的觸發(fā)器。
  4. 未完成任務(wù)的度量。這可能包括不完整的行程、最小風(fēng)險(xiǎn)機(jī)動(dòng) (MRM) 觸發(fā)器的數(shù)量、系統(tǒng)故障、操作設(shè)計(jì) 域 (ODD) 違規(guī)和脫離。雖然孤立地脫離接觸的價(jià)值有限，但列出的事件都表明了車輛無法完成其任務(wù)的原因，并且可能導(dǎo)致不安全事件，因此需要進(jìn)一步調(diào)查。
  5. 危害識(shí)別和反應(yīng)，以及風(fēng)險(xiǎn)感知。這可能包括識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)間，或 ADS 在識(shí)別特定危險(xiǎn)方面的成功程度。
  6. 定性的用戶反饋，包括來自乘客和其他道路使用者的反饋。在可預(yù)見的未來，在公共場(chǎng)所運(yùn)行的 AV 將以某種方式與人互動(dòng)，因此能夠以可控和可預(yù)測(cè)的方式進(jìn)行互動(dòng)是必要的。
 
展望未來
 
關(guān)于應(yīng)該使用哪些指標(biāo)來持續(xù)評(píng)估 AV 安全性，仍有許多問題需要回答。這是一個(gè)多方面的挑戰(zhàn)，有幾個(gè)未知參數(shù)，在達(dá)成任何類似共識(shí)之前，可能需要進(jìn)行多次實(shí)際測(cè)試和迭代。
隨著人們對(duì)這些領(lǐng)先指標(biāo)與滯后安全結(jié)果之間的關(guān)系有了更多的了解，我們預(yù)計(jì)這些會(huì)隨著時(shí)間的推移而發(fā)展。例如，上面的許多指標(biāo)需要明確定義，當(dāng)值超過預(yù)先指定的閾值時(shí)，將以實(shí)例計(jì)數(shù)的格式記錄。需要做更多的工作來指定這些閾值，我們認(rèn)為需要真實(shí)世界的經(jīng)驗(yàn)來定義這些關(guān)系，以及適當(dāng)?shù)拈撝等绾吾槍?duì)不同場(chǎng)景而變化。此外，類別中會(huì)有屬于正常操作的一部分且與安全無關(guān)的事件，因此我們預(yù)計(jì)，至少在最初階段，這些數(shù)據(jù)將需要一定程度的后處理以過濾掉這些事件。
將這些數(shù)據(jù)與人類駕駛車輛進(jìn)行比較可能仍然很困難，因?yàn)槿祟愸{駛員沒有記錄這種級(jí)別的信息。我們預(yù)計(jì)自動(dòng)駕駛汽車和人類之間的直接比較將繼續(xù)基于滯后的方法進(jìn)行。如果人類駕駛員不是基準(zhǔn)，那么定義指標(biāo)、閾值和最終整個(gè)框架的最重要問題將是“如何安全才足夠安全？”。
事實(shí)上，我們知道這不是最終答案。作為一個(gè)行業(yè)，我們目前處于一種進(jìn)退兩難的境地。我們需要從AV收集數(shù)據(jù)，才能得出我們需要從AV收集哪些數(shù)據(jù)的結(jié)論！這就是為什么我們認(rèn)為最重要的是讓開發(fā)商、制造商和其他相關(guān)利益相關(guān)者開始記錄一些東西，因?yàn)檫@些數(shù)據(jù)將提供一個(gè)有價(jià)值的拼圖。
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