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1、 2023 Foretellix-Confidential实现可扩展自动驾驶和 ADAS 的安全部署处理无限测试空间 2023 Foretellix-Confidential2每个人都在谈论自动驾驶每个人都在谈论自动驾驶每个人都在努力实现这一目标您如何知道自己处于测试过程的哪个阶段?忧虑足够安全?您如何知道自动驾驶系统是安全的并且所有边缘案例都已被发现?如何用有限的资源和时间驯服无限的场景测试空间?挑战驯服无限困境测试完备?2023 Foretellix-Confidential3特斯拉自动驾驶事故,2020 年 6 月特斯拉造成车祸,2022 年 11 月自动驾驶系统在许多边缘场景下都会失效
2、,即使是在小规模部署中也是如此ADAS 系统在极端情况下也显示出重大安全问题“碰撞是由于特定参数的独特组合而发生的”通用汽车 Cruise Cruise 在 2023 2023 年监管文件中的描述沃尔沃 AEB 召回,2020 年 3 月通用汽车 Cruise 事故与召回,2023 年 4 月安全是大规模部署的主要障碍安全是大规模部署的主要障碍 2023 Foretellix-Confidential4Source:McKinsey&Company,January 2022每个项目的自动驾驶开发成本验证成本验证成本 开发成本的开发成本的 50%Level-3 HighwayLevel-4 Hi
3、ghwayAutonomous TruckingLevel-4 RoboTaxi$600M-$900M$0.6B-$1.5B$1.5B-$3.5B$3B-$4BVerification&ValidationHardware DevelopmentSoftware Development22-33%33%50-67%33-60%2023 Foretellix-Confidential5我们解决的挑战我们解决的挑战极度复杂的系统极度复杂的环境需要无限场景多个AI系统系统150M行代码100s芯片x=未知场景自动驾驶汽车两轮车行人人类驾驶员天气-驯服无限测试空间驯服无限测试空间 2023 Foret
4、ellix-Confidential6Foretify 超大规模仿真测试超大规模仿真测试OpenSCENARIO 2.0Checks场景定义KPIs覆盖度优化故障分类大数据分析ChecksKPIs覆盖度需求管理需求管理Level-2 ADASLevel-3 HighwayLevel-4 TruckingLevel-4 MiningV&V 场景库MAPSKPI/CHECK仿真软件仿真软件合作伙伴合作伙伴超大规模测试自动化约束随机生成器发现边缘案例 2023 Foretellix-Confidential7OpenScenario2.0场景描述标准场景描述标准人类可读的场景定义并促进重用性能KPI
5、s和场景覆盖度多种场景和风险维度OpenSCENARIO2.0 标准的基石简化场景组合评价体系标准 2023 Foretellix-Confidential8Foretify LogIQ:驾驶数据分析驾驶数据分析异常检测场景匹配驾驶数据分析KPIsDrive LogsGPSRadarVideoLIDARVehicle Messages 2023 Foretellix-Confidential9Foretify LogIQ:驾驶数据分析驾驶数据分析异常检测场景匹配驾驶数据分析KPIs优化故障分类大数据分析ChecksKPIs覆盖度路测数据GPSRadarVideoLIDARVehicle Mes
6、sages 2023 Foretellix-Confidential10Foretify 连接现实世界驾驶和仿真测试连接现实世界驾驶和仿真测试OpenSCENARIO 2.0Checks场景定义KPIs覆盖度优化故障分类大数据分析ChecksKPIs覆盖度Level-2 ADASLevel-3 HighwayLevel-4 TruckingLevel-4 MiningV&V 场景库MAPSKPI/CHECK超大规模测试自动化约束随机生成器发现边缘案例异常检测场景匹配驾驶数据分析KPIs路测数据GPSRadarVideoLIDARVehicle Messages 2023 Foretellix-
7、Confidential11V-Suites-开箱即用的开箱即用的V&V 库库验证计划覆盖度,KPIs&Checkers预先构建的覆盖范围、KPI 和检查指标,与 V&V 计划相关联,并具有深入的分析地图可用于不同抽象场景的地图集合抽象场景自动约束随机生成有意义的测试和边缘案例的大量泛化功能特定的、可扩展的验证和确认计划,可以链接到需求 2023 Foretellix-Confidential12L4 Highway V-SuitesOncoming TrafficEncroaching Oncoming TrafficMerge|heavy trafficCut-inCut-outEnvir
8、onmentalSpeed Limit ChangeFollowLane HuggerCut-out With BrakeChange Lane ApproachStopped Vehicles Cut-out to offrampLane EndDouble Cut-inMerge|High SpeedOn RampDeceleration 2023 Foretellix-Confidential13检测功能ADAS V-Suites 功能功能LDW车道偏离预警ELK紧急车道保持LKA车道保持辅助LCA/LCC车道居中辅助系统车道居中控制BSM盲点监控ISA智能速度辅助ACC自适应巡航控制L
9、SF/TJA低速跟随交通拥堵辅助AEB自动紧急制动ESA紧急转向辅助TLR交通灯识别TSR交通标志识别车道/转向支持功能速度控制辅助避免碰撞 2023 Foretellix-Confidential14Foretify 开放平台开放平台与多个仿真软件和需求管理工具无缝集成。2023 Foretellix-Confidential15+150/7Foretellix OverviewM-SDL Chosen As Foundation LanguageAdopted CDV Methodology ISO/PAS21448 SOTIFNew Abstract Scenario Class In
10、HouseSimulatorsStrong Team/7 OfficesIsrael.USA.GermanySweden.India.China.JapanMajority R&D&Customer SupportOEMs&Tier1sStandardsRequirements Management SystemsSimulators&Testing Platforms 2023 Foretellix-Confidential16Foretify 随机化一切-不仅仅是车速和天气寻找未知寻找未知使用 Foretify 约束随机测试生成器查找未知场景 车辆类型 场景不同阶段的加速 车道数 地图上的
11、位置 遮挡 2023 Foretellix-Confidential17ODD 与地图无关与地图无关|覆盖巨大的测试空间覆盖巨大的测试空间动态路径分配生产力提升200m150m100mCut-in 动态搜索地图寻找满足抽象的cut-in场景约束的道路路径 搜索的道路路径可能包含交叉路口示例 2023 Foretellix-Confidential18 20%不完整的场景 66%与算法无关的碰撞 86%未能满足场景意图生产力提升:自适应场景执行生产力提升:自适应场景执行(ASE)在运行时动态控制场景执行以满足场景意图 最大限度地减少冗余执行 最大限度减少测试误报 减少计算成本和时间 节省 10
12、倍至 100 倍的时间和人力 10%不完整的场景 没有 与算法无关的碰撞 10%未能满足场景意图ASE OFFASE ONASE动态调整纵向、横向移动和时间以满足场景目标 2023 Foretellix-Confidential19通过验证和确认降低风险通过验证和确认降低风险scenario:sut.cut_in_and_slow:v1:vehicle#the target carside:av_left_rightrt:rout with:#an abstract road with minimum of two laneskeep(it.min_lanes=2)do parallel(eq
13、ual,duration:in 1.5s):sut.vehicle.drive()with:along(rt)v1.drive()with:along(rt)position(5.100m,behind:sut.vehicle,at:start)position(5.15m,ahead_of:sut.vehicle,at:end)1.使用 OpenSCENARIO2.0 创建道路上静止车辆的抽象场景2.生成具体场景并检测碰撞3.修复 ADAS/AV 软件中的错误4.重新测试以验证软件在这种情况下的行为是否安全1234 2023 Foretellix-Confidential20Mitigati
14、ng Risk Through Verification And Validation1.使用 OpenSCENARIO2.0 创建道路上静止车辆的抽象场景2.生成具体场景并检测碰撞3.修复 ADAS/AV 软件中的错误4.重新测试以验证软件在这种情况下的行为是否安全5.使用约束随机生成覆盖固定车辆场景空间的所有变化CurvatureAdditional Traffic on Adjacent LaneWeather FogUrban 2023 Foretellix-Confidential21 我们是否运行了计划中的所有场景?我们是否对每个场景运行了足够多的变体?DUT 在 ODD 中是否按
15、预期工作?查找代表 ODD 测试中差距的覆盖漏洞 指导下一次迭代中的测试工作方向(覆盖率驱动验证)量化测试空间并寻找覆盖漏洞量化测试空间并寻找覆盖漏洞 测试空间的可衡量视图(KPI 和覆盖范围)与需求管理系统链接 2023 Foretellix-Confidential22安全驱动的验证和确认安全驱动的验证和确认(SDV)流程流程SDV 方法可带来以下优势:测试无限数量的场景 发现边缘情况和未知数 结合虚拟和现实世界的测试 在整个开发过程中细化需求 整合安全、开发和 V&V 活动 提供证据支持安全案例并符合 SOTIF126345SDV需求与V&V验证计划创建并复用V&V 场景库大规模泛化测试
16、缺陷分类、分析&Bug修复覆盖度分析&优化报告&提供安全证据 2023 Foretellix-Confidential23安全驱动的验证和确认安全驱动的验证和确认(SDV)解决方案解决方案126345SDV需求与V&V验证计划创建并复用V&V 场景库大规模泛化测试缺陷分类、分析&Bug修复覆盖度分析&优化报告&提供安全证据Requirement ManagementLevel-2 ADASLevel-3 Hi ghw ayLevel-4 Trucki ngLevel-4 M i ni ngV&V Li brari esM APSKPI/C HECK 2023 Foretellix-Confid
17、ential24Reduction of Unknown ScenariosSOTIF 目标2134KnownUnknownHazardousNotHazardous2134KnownHazardousNot HazardousUnknownForetellix 的 Safety-Driven V&V(SDV)方法论基于开放的国际标准,工具支持任意“混合”场景,并通过受限随机测试搜索边缘案例。SDV 有助于最大限度地减少危险和未知情况。来自 ISO 21448 附录 C.3 的图由 Foretellix 贡献 2023 Foretellix-Confidential25The SOTIF Wo
18、rkflowForetellix 为 SOTIF 工作流程中的 V&V 评估部分提供高效且有效的支持,包括:Definition of the V&V strategy Evaluation of known scenarios Evaluation of unknown scenarios真实世界的驾驶日志分析和评估(LogIQLogIQ):运营阶段和部署后安全活动 2023 Foretellix-Confidential26实现实现 ADS 和和 ADAS 的大规模安全部署的大规模安全部署增加质量使用工具和方法来暴露设计缺陷、未知场景和边缘案例增加生产力高效的 V&V 流程自动化,可显着减少人力和计算资源降低部署时间使用 SDV:OSC2.0 和经过验证的、可测量的覆盖率驱动方法先进的自动化测试解决方案可提高测试效率,从而显着节省成本并降低故障风险$降低成本 2023 Foretellix-Confidential27Thank You 2023 Foretellix-Confidential