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自動駕駛的安全考量

日期: 2019-11-29
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??大部分汽車創(chuàng)新和特性相關(guān)新聞中都開始提及全球三大趨勢——汽車的互聯(lián)化、電氣化和自動化。這三大趨勢塑造著當前大環(huán)境,在創(chuàng)新和財務(wù)回報方面為企業(yè)提供了千載難逢的機遇,更重要的是,這些趨勢還創(chuàng)造了一項重大的使命——

??類似最初在瑞典提出的“Vision Zero”等項目旨在減少因交通事故造成的傷亡,并在全球多個轄區(qū)作為一種模式進行推廣。另一個類似的項目是由美國國家安全委員會提出的“Road To Zero”,旨在將每年130萬的道路交通死亡人數(shù)降至零。

??互聯(lián)化和自動化技術(shù)為保障安全無憂出行奠定了基礎(chǔ) (National Safety Council, 2018)。

一、汽車安全的技術(shù)挑戰(zhàn)

??讓車輛成為“車輪上的服務(wù)器”,這不僅關(guān)系到新型車輛的車載計算水平,而且還關(guān)系到車輛與車輛外部各種系統(tǒng)間的連接。最基本的系統(tǒng)之一就是全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(GNSS),包括GPS定位、DSRC或基于移動網(wǎng)絡(luò)的車輛對車輛(V2V)和車輛對基礎(chǔ)設(shè)施(V2I)技術(shù),它們允許車輛與其他車輛和基礎(chǔ)設(shè)施通信,如用于狀況感知的交通信號燈以及用于信息娛樂的數(shù)據(jù)連接。互聯(lián)性對于軟件維護和更新也十分重要。美國的普通駕駛員平均每天在車里待1個小時 (AAA Foundation for Traffic Safety, 2019),在車里的大部分時間里,互聯(lián)性對于提供娛樂和效用來說必不可少。

? 一個安全的系統(tǒng)需要可靠的設(shè)備,以防因設(shè)備故障發(fā)生事故;需要功能安全,以防因系統(tǒng)故障導(dǎo)致事故;還需要安全防護,以防因系統(tǒng)遭到黑客攻擊發(fā)生事故。這些功能的有機結(jié)合有效防范了人為錯誤,從而提高了車輛的總體安全性。??

自動駕駛的安全考量

? ??安全防護對于互聯(lián)車輛和自動駕駛車輛來說不可或缺,否則其功能安全性就會受到損害。自2015年以來,已發(fā)生超過25起車輛黑客事故,最嚴重的一次公開事故影響了140萬輛汽車 (Drozhzhin, 2015)。到2030年,汽車所產(chǎn)生數(shù)據(jù)估值將達到7500億美元 (McKinsey & Company, 2016)。汽車系統(tǒng)十分復(fù)雜,每輛車有100多個ECU和1億多行代碼,高復(fù)雜性可能會造成更多無法預(yù)見的漏洞,就像大規(guī)模召回的情況一樣。隨著無線接口的廣泛應(yīng)用,允許不對車輛進行物理訪問即可修復(fù)安全漏洞。

??與其他非汽車應(yīng)用的安全嵌入式電子系統(tǒng)類似,業(yè)內(nèi)通過在汽車設(shè)計中采用先進的核心安全原則來解決這些安全性挑戰(zhàn)。? 汽車的外部接口不但需要抵御物理攻擊,還需要保持通信的完整性和保密性。這就需要安全的域隔離,并且系統(tǒng)也需要能夠抵御邏輯攻擊。車輛內(nèi)部通信,以及各種ECU和汽車MCU的軟件操作,都需要得到保障。? 需要車輛網(wǎng)關(guān)來安全可靠地互連和處理這些異構(gòu)車載網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)。? 網(wǎng)關(guān)提供物理隔離和協(xié)議轉(zhuǎn)換,用于在功能域(動力傳動、底盤與安全系統(tǒng)、車身控制、信息娛樂、遠程信息處理、ADAS)之間路由數(shù)據(jù)。功能域通過共享數(shù)據(jù)實現(xiàn)新功能。通過網(wǎng)關(guān),工程師可設(shè)計出更穩(wěn)健、功能性更強的車載網(wǎng)絡(luò),從而增強駕駛體驗 (Simacsek, 2019)。

自動駕駛的安全考量

??車輛制造商(OEM)積極致力于研發(fā)新功能,以期從競爭中脫穎而出。自動駕駛需要安全連接和功能域ECU之間的高帶寬通信,因此要想實現(xiàn)自動駕駛,網(wǎng)關(guān)必不可少。? 網(wǎng)關(guān)作為車載網(wǎng)絡(luò)的核心,也非常適合用來支持全車范圍的應(yīng)用,如無線(OTA)更新和車輛數(shù)據(jù)分析,以及與OEM服務(wù)器(云)的安全通信。

自動駕駛的安全考量

? ??機器學習(ML)技術(shù)在自動駕駛系統(tǒng)中的應(yīng)用創(chuàng)造了其他潛在的攻擊手段。系統(tǒng)需要能夠避免機器學習模型可能被盜的情況,或者提供識別被盜機器學習模型的方法。系統(tǒng)需要防止用戶生物識別信息等與隱私相關(guān)的信息丟失,如果車輛具有用戶識別功能,那就可以用對抗性的方法保護系統(tǒng)免受這些系統(tǒng)的欺騙。機器學習還可以通過檢測異常情況來防范這些攻擊,或用于建立更強大的防御機制。

二、汽車安全的標準考量

??安全性是一種法律責任,因此對于汽車市場來說至關(guān)重要。用戶需要能夠相信他們的車輛會做它應(yīng)該做的事情。安全性還可以實現(xiàn)平臺合并和系統(tǒng)一致性。隨著自動化等級超過SAE 2級(L2),持續(xù)監(jiān)控駕駛環(huán)境的責任也從人類駕駛員轉(zhuǎn)移到了自動駕駛系統(tǒng)。?

自動駕駛的安全考量

??傳統(tǒng)的汽車安全,如ISO 26262等標準的功能安全定義,根據(jù)風險的嚴重性、暴露率和可控性提供汽車安全完整性等級(ASIL)。這項標準還定義了V開發(fā)模型,要求完全指定組件特性及其相應(yīng)的規(guī)范和可追蹤性,按照其規(guī)范所做的修改也應(yīng)可檢測。利用數(shù)據(jù)庫訓(xùn)練機器學習模型,累積的訓(xùn)練會違背初始時組件特性均已指定的假設(shè)。此外,自動駕駛系統(tǒng)利用機器學習時,將軟件組件的層級架構(gòu)實施成端到端的解決方案,這違背了ISO 26262標準的模塊化方案 (Salay & Czarnecki, 2018)。?

??自動駕駛系統(tǒng)的安全性不僅要注重傳統(tǒng)的功能安全性,還要考慮行為安全性。作為駕駛策略的一部分,自動駕駛系統(tǒng)需要學習與非自動車輛和行人交互。它們需要學習預(yù)測其他參與方的行為,還需要預(yù)測危險和安全關(guān)鍵的情況,即便是邊緣情況也不例外。自動駕駛系統(tǒng)需要防范周圍動態(tài)環(huán)境可能帶來的風險,即使是在硬件或軟件無故障的情況下。

??汽車安全專家正在開發(fā)ISO/PAS 21448標準,即預(yù)期功能安全(SOTIF),用于涵蓋ISO 26262未涉及的場景。對于某些場景來說,為開發(fā)ISO/PAS 21448 SOTIF所進行的大量工作并未有效覆蓋邊緣情況以及不安全的未知條件。對于自動駕駛市場的其他場景來說,這項標準可能會限制或扼殺創(chuàng)新,特別是它關(guān)系到自動駕駛領(lǐng)域機器學習的使用。

三、實現(xiàn)自動駕駛的安全

為了實現(xiàn)安全無憂的自動駕駛,系統(tǒng)需要具備以下特性:?

  • 可靠:超低故障率(汽車級品質(zhì))

  • 安全:強大的故障檢測能力(ISO 26262 ASIL D)

  • 可用:正確操作準備就緒(能夠區(qū)分安全相關(guān)和非安全相關(guān)的故障)

  • 容錯:即便在發(fā)生故障時,也可以繼續(xù)操作(降低性能/功能,僅可繼續(xù)操作重要功能)

  • 可信賴:故障預(yù)測功能能夠提前檢測故障(離線測試)

    自動駕駛的安全考量

? SAE自動駕駛分類較低級別中的大部分輔助功能都是“故障防護”系統(tǒng),這意味著一旦發(fā)生故障,系統(tǒng)將會進入安全模式。在L0、L1自動駕駛功能的情況下,系統(tǒng)依靠駕駛員對車輛繼續(xù)進行安全操作。在當前的L2和L3系統(tǒng)中,我們期望系統(tǒng)能夠具備更高級的可用性,能夠識別故障并以降低性能的模式繼續(xù)運行,僅在部分情況下依賴駕駛員。預(yù)計L4和L5系統(tǒng)將可以在發(fā)生故障后繼續(xù)運行,這意味著當系統(tǒng)檢測到故障后,系統(tǒng)內(nèi)置足夠的冗余來容錯,以便繼續(xù)全面運行足夠長的時間,直到系統(tǒng)將車輛恢復(fù)到安全狀態(tài)。?

??當出現(xiàn)故障時,切換到人類駕駛員是L0至L3系統(tǒng)的一個關(guān)鍵部分。要實現(xiàn)從自動駕駛系統(tǒng)到人類駕駛員的切換,需要進行大量研究工作。Eriksson和Stanton的研究發(fā)現(xiàn),在非緊急情況下,完成切換所需時間從2至26秒不等,如果駕駛員收到切換請求時正在進行其他任務(wù),所需的時間會更長。請記住,車輛在高速公路上自動駕駛時,高速行駛下的速度超過每秒25米。在最快的反應(yīng)時間下,車輛需要行駛半個足球場的路程才能完成切換,在最慢的反應(yīng)時間下,車輛則需要行駛將近6個足球場的路程才能完成切換。在緊急情況下,駕駛員的反應(yīng)會比較慢,并且人類駕駛員可能會做出錯誤的決策,造成交通事故 (Eriksson & Stanton, 2017)。基于這種情況,恩智浦認為實現(xiàn)安全無憂出行需要L2甚至更高級的自動駕駛系統(tǒng),才能使其在發(fā)生故障后繼續(xù)運行,至少能夠安全停車。

??當爭論被表述為安全的自動駕駛系統(tǒng)要始終遵守交通規(guī)則時,我們在現(xiàn)實世界中卻會觀察到與嚴格的規(guī)則相應(yīng)、有時候甚至是相反的某些場景,存在社會規(guī)范可以使大多數(shù)復(fù)雜的系統(tǒng)進行更高效的運作。這些社會規(guī)范允許在某些情況下違反交通規(guī)則,比如在即將駛?cè)胲嚨罆r,繞過拋錨車輛或被攔下的車輛。有時,違反交通規(guī)則并不是故意為之,而是避免交通事故的必要措施。自動駕駛系統(tǒng)需要配有決策矩陣,從而選擇可接受的違反交通規(guī)則的方式,以實現(xiàn)更安全、高效的駕駛。

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自動駕駛汽車需要確保采取的任何措施都不會危及生命安全。這給安全工程師驗證車輛安全性帶來了很大的壓力,然而并沒有令人滿意的方法來驗證自動駕駛汽車永遠安全運行。?

自動駕駛系統(tǒng)架構(gòu)分為兩個功能域:

1)?建模域,對環(huán)境進行監(jiān)控和建模;

2)?規(guī)劃域,用于制定行為策略和規(guī)劃,并進行路徑選擇。

系統(tǒng)分為兩個功能域,每個功能域由多種設(shè)備組成,使其具有更優(yōu)的可擴展性和異質(zhì)性,每個功能域還可根據(jù)特定的應(yīng)用要求提供高效的計算架構(gòu)匹配。如果不了解系統(tǒng)的決策機制,那就無法保證其安全性。這就是大型端到端系統(tǒng)處理感知和規(guī)劃時所涉及的問題。配有接收傳感器輸入和提供驅(qū)動指令輸出的封閉式黑盒方法很難進行驗證和調(diào)試,而且也很難擴展到新的算法、傳感器解決方案和計算。

??世界上大多數(shù)汽車制造商都在研發(fā)自動駕駛技術(shù),到2050年,自動駕駛市場估值將達到7萬億美元。安全性和防護性是輔助駕駛和自動駕駛系統(tǒng)成功為消費者部署并采用的基石。

??恩智浦認為ISO 26262和ISO/PAS 21448(SOTIF)在定義安全自動駕駛系統(tǒng)方面互為補充且不可或缺。ISO 26262可解決因電子系統(tǒng)故障造成的安全風險,ISO/PAS 21448 SOTIF為設(shè)計驗證和確認任務(wù)提供指導(dǎo),以檢測因定義或設(shè)計缺陷導(dǎo)致的功能行為故障。

??能夠放松身心、處理郵件或看看喜歡的節(jié)目,而不是真正的開車上下班,這是某些駕駛員夢想的便利場景。我們真正的目標是確保您通過安全連接充分享受這些功能,同時通過系統(tǒng)內(nèi)置的安全無憂出行技術(shù)為您和周圍的駕駛員提供更高的安全性。






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