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自動駕駛車輛（AV）集成了復雜的感知和定位組件，以創建其周圍世界的模型，然后用于安全導航車輛?；?a href="http://www.nncyjs.com/zhuanti/TivvPK" style="color:#4595e6;" target="_blank">機器學習（ML）的模型被普遍用于這些組件中，以從嘈雜的傳感器數據中提取物體信息。對這些組件的要求主要是為了實現盡可能高的準確性。由于現代汽車部署了許多傳感器（視覺、雷達和激光雷達），實時處理所有的數據導致工程師做出權衡，這可能導致在某些駕駛情況下產生次優的系統。

由于缺乏對單個組件的精確要求，模塊化測試和驗證也變得具有挑戰性。

目前行業中，有人提出了從頂級駕駛場景仿真中推導出安全AV行為所需的抽象世界模型精度的問題。這在計算上是很昂貴的，因為世界模型可能包含許多具有多個屬性的對象，而且在仿真過程中，AV在每個時間步都會提取一個世界模型。

隨著傳感器和計算技術的發展，自動駕駛領域正在迅速發展。由于自動駕駛汽車必須在各種條件下運行，而且其系統實現的復雜性，建立自動駕駛汽車的安全性是一項具有挑戰性的工作。AV中的定位和感知組件吸收了傳感器和地圖信息，以創建一個世界模型來捕捉AV周圍的環境。然后，這個世界模型被傳遞給規劃模塊，以根據其目標創建一個安全的軌跡。基于視覺和激光雷達的感知組件越來越多地使用ML模型來實現二維和三維物體檢測，很難推理出基于ML的感知的安全要求，因為不清楚不準確的感知是否（以及如何）會違反最高級別的安全目標。

在實踐中，不同的AV組件的要求是由自動駕駛行業的專家驅動的，主要是基于經驗。此外，這些要求是保守設置的，在不同的駕駛條件和操作設計領域（ODD）中是通用的。比如說，與稀疏的鄉村道路相比，在繁忙的十字路口，定位組件應該相對更準確。

同樣，感知組件在高速公路上應該有較高的召回率和精確度，但在行人區只需要較高的召回率就可以了。在理想的情況下，人們希望使用許多高分辨率（如2400萬像素）的攝像頭，以高幀率（如120FPS）運行，并采用多個高精度、復雜的DNN模型，盡可能準確地感知車輛周圍的一切。由于AV在資源有限的平臺上運行，系統設計者要進行權衡，設計一個足夠精確的系統（例如，使用200-800萬像素的相機，30FPS，以及優化/量化的DNN模型，精度稍低）。這種基于通用要求的解決方案可能會導致系統在某些情況下不太安全，因為這些情況下需要在視聽設備周圍的某些區域進行高精度的感知（例如，在十字路口從側面快速接近的物體可能需要加強跟蹤）。

硬件在環（HIL）和軟件在環（SIL）仿真為AV系統提供有效的端到端測試方法。HIL測試使用汽車硬件、傳感器和可能的執行器進行系統驗證和確認。軟件在環（SIL）仿真在設計階段以及單元和集成測試中使用，其中單元或組件的輸入是自動生成的或手工制作的，以仿真不同輸入參數的有效性。

為了使AV系統的設計能夠更好地利用資源以實現更安全的駕駛，行業中提出了一種仿真驅動的方法來計算安全AV行為的世界模型精度要求。

關鍵字：自動駕駛機器學習引用地址：智能駕駛與智能輔助駕駛仿真與驗證框架

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