"Поскольку автономные системы вождения (ADS) изменили нашу повседневную жизнь, безопасность ADS приобретает все большее значение. Хотя появились различные подходы к тестированию для повышения надежности ADS, остается существенный пробел в понимании причин аварий. Такой анализ после аварий имеет первостепенное значение и полезен для повышения безопасности и надежности ADS. Существующие методы анализа первопричин киберфизических систем (CPS) в основном предназначены для дронов и не могут справиться с уникальными проблемами, возникающими из-за более сложных физических сред и моделей глубокого обучения, развернутых в ADS. В этой статье мы устраняем этот пробел, предлагая формальное определение проблемы анализа первопричин ADS и представляя Rocas, новую структуру анализа первопричин ADS с киберфизической коммутацией. Наша методика уникальным образом использует как физическую, так и кибермутацию, которая может точно идентифицировать сущность, вызывающую аварию, и точно определить неверную конфигурацию целевой ADS, ответственной за аварию. Мы также разрабатываем дифференциальный анализ для определения ответственного модуля, чтобы сократить пространство поиска неверной конфигурации. Мы изучаем 12 категорий аварий ADS и демонстрируем эффективность и результативность Rocas в сужении пространства поиска и выявлении неправильной конфигурации. Мы также показываем подробные примеры того, как выявленная неправильная конфигурация помогает понять обоснование аварий."
Примеры причин аварий:
Принимает красный грузовик за красный свет и внезапно останавливается на кольцевом перекрестке
Опознает неправильный светофор из-за особой формы дороги и внезапно останавливается на дороге
См. в этой связи нашу статью О состязательных атаках на автономные транспортные средства
No comments:
Post a Comment