隨著自動(dòng)駕駛汽車(chē)的發(fā)展,在故障的情況下確保車(chē)輛安全變得越來(lái)越重要。本文提出了一種基于仿真試驗(yàn)的故障注入方法(Sabotage),以在ISO 26262的概念階段作為傳統(tǒng)安全分析方法的補(bǔ)充,依據(jù)試驗(yàn)數(shù)據(jù)得到失效影響,并完善安全目標(biāo)及安全要求。之后將該方法應(yīng)用于自動(dòng)駕駛汽車(chē)橫向控制系統(tǒng)的安全分析中,得到其模型中出現(xiàn)的故障的影響,基于最大橫向誤差及轉(zhuǎn)向飽和*得到故障容錯(cuò)時(shí)間間隔(Fault Tolerant Time Interval,FTTI),并推導(dǎo)得到安全目標(biāo)及安全要求。
一、 自動(dòng)駕駛汽車(chē)控制架構(gòu)
本文是針對(duì)高級(jí)自動(dòng)駕駛汽車(chē)(HAV)的功能安全研究。HAV架構(gòu)主要分為橫向和縱向控制。本文研究針對(duì)橫向控制系統(tǒng),該系統(tǒng)目的是引導(dǎo)車(chē)輛沿著最佳路徑行駛,由三個(gè)基本的功能組成:
行為規(guī)劃:依據(jù)車(chē)輛行為(如車(chē)道保持、變道或者避障)來(lái)選擇最好的路徑。
軌跡控制:通過(guò)控制算法進(jìn)行計(jì)算并保持車(chē)輛在正確的軌跡上。
轉(zhuǎn)向:控制方向盤(pán)來(lái)使車(chē)輛按規(guī)劃路徑行駛。其輸入為軌跡控制模塊計(jì)算得的校正值。
二、基于ISO 26262的SABOTAGE框架
1.框架:SABOTAGE
現(xiàn)有版本的ISO 26262的概念階段,主要通過(guò)例如FMEA等安全分析方法進(jìn)行安全評(píng)估,由于自動(dòng)駕駛汽車(chē)系統(tǒng)的復(fù)雜性,某一失效的影響不一定預(yù)先可知,這導(dǎo)致分析結(jié)果的不完整。故障注入則提供了一種評(píng)估高級(jí)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)安全性和可控性的有效的補(bǔ)充方法。在已知故障類(lèi)型的條件下,利用故障注入可以得到系統(tǒng)運(yùn)行期間發(fā)生某一故障的影響及相關(guān)故障數(shù)據(jù)。圖1展示了基于故障注入仿真的自動(dòng)駕駛汽車(chē)功能安全分析方法。該方法可作為評(píng)估早期設(shè)計(jì)階段某個(gè)架構(gòu)安全性的補(bǔ)充手段。通過(guò)分析仿真數(shù)據(jù),可以在數(shù)個(gè)較優(yōu)的安全概念之間加以權(quán)衡和選擇。
圖1:Sabotage:基于仿真的故障注入框架
依據(jù)該框架,本研究所提Sabotage方法的大致流程為:
第一步,識(shí)別失效模式。首先,必須已知相關(guān)項(xiàng)的主要功能及其故障類(lèi)型。然后正確識(shí)別功能失效模式,以獲得關(guān)于其影響的數(shù)據(jù)(在系統(tǒng)/整車(chē)層級(jí))。這意味著如果這些失效模式定義在系統(tǒng)層,其影響便體現(xiàn)在整車(chē)上。這些故障/失效模式與保存在通用故障模型庫(kù)中的通用故障模型(遺漏Omission,凍結(jié)Frozen,延遲Delay,翻轉(zhuǎn)Invert,振蕩Oscillation,隨機(jī)Random)相關(guān)聯(lián)。這些通用故障模型是預(yù)先設(shè)置的,是模擬任何組件/系統(tǒng)功能失效模式的特定故障模型。
第二步,配置故障注入試驗(yàn)。在對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行初步分析后,必須配置故障注入試驗(yàn),將其作為工作負(fù)載生成器(Workload Generator)的一部分,這包括設(shè)置試驗(yàn)和駕駛場(chǎng)景,以及生成故障列表:
目標(biāo):在何處注入故障?
故障模型:何為代表該功能失效模式的最佳故障模型?
觸發(fā):如何在系統(tǒng)中觸發(fā)故障?
何為故障影響的觀測(cè)點(diǎn)?
如何定義使車(chē)輛失去其可控性的條件?
對(duì)于用戶想要注入的每個(gè)故障,必須在故障列表中明確涉及的故障模型、目標(biāo)信號(hào)(故障定位)、基于時(shí)間或路徑位置坐標(biāo)(X,Y)的故障觸發(fā)條件以及故障持續(xù)時(shí)間。這些信息是生成故障發(fā)生器(Saboteur)的基礎(chǔ)。故障發(fā)生器是為了故障注入而添加到系統(tǒng)行為模型中的組件。每產(chǎn)生一個(gè)目標(biāo)信號(hào),一個(gè)故障便被注入。
試驗(yàn)的配置包括車(chē)輛的選擇及運(yùn)行情況(Operational Situation)的定義:
地點(diǎn):高速公路,城市;
道路狀況:上坡,彎道;
環(huán)境條件:良好,暴雨;
交通狀況:流暢;
車(chē)速;
行為:停車(chē),超車(chē),車(chē)道保持;
潛在風(fēng)險(xiǎn)參與者:司機(jī),乘客,行人;
試驗(yàn)場(chǎng)景由場(chǎng)景配置器基于先前定義的運(yùn)行情況選擇場(chǎng)景目錄中的最佳駕駛場(chǎng)景,以便將其加載到Dynacar平臺(tái)中(一個(gè)實(shí)時(shí)車(chē)輛動(dòng)力學(xué)仿真系統(tǒng))。
第三步,創(chuàng)建故障化被測(cè)系統(tǒng)(Faulty System Under Test)。為此,故障注入器模塊根據(jù)故障列表的信息及通用故障模型模板,創(chuàng)建故障發(fā)生器代碼。該過(guò)程可以基于庫(kù)和列表的數(shù)據(jù)自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)。
第四步,將故障化被測(cè)系統(tǒng)與無(wú)故障系統(tǒng)的模擬結(jié)果進(jìn)行比較,分析故障影響,從而可以導(dǎo)出適當(dāng)?shù)陌踩繕?biāo)及安全要求。
2.在ISO 26262概念階段使用Sabotage
上節(jié)所提Sabotage方法可以應(yīng)用于ISO 26262的概念階段。在已知相關(guān)項(xiàng)功能及故障類(lèi)型的前提下,通過(guò)故障注入仿真在危害分析和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估流程中得到某一故障產(chǎn)生的影響,并據(jù)此細(xì)化安全目標(biāo),并在功能安全概念流程中,推導(dǎo)得到安全要求。其具體的應(yīng)用為:
1.通過(guò)故障注入而不是FMEA等安全分析方法進(jìn)行危害識(shí)別。通過(guò)Dynacar虛擬環(huán)境可以直觀地看到危害(例如在應(yīng)該轉(zhuǎn)彎時(shí)車(chē)輛沒(méi)有轉(zhuǎn)彎)。
2.根據(jù)仿真結(jié)果和危害識(shí)別細(xì)化安全目標(biāo)。
3.FTTI和安全狀態(tài)的確定。如圖2所示,F(xiàn)TTI是從一個(gè)故障被注入到危害發(fā)生之間的時(shí)間。對(duì)于高級(jí)自動(dòng)駕駛系統(tǒng),F(xiàn)TTI決定了使車(chē)輛不會(huì)失去控制所需的容錯(cuò)等級(jí)(如冗余、功能降級(jí))。
4.比較無(wú)故障和有故障的仿真模擬結(jié)果,安全要求可由兩種仿真間的最大差異推導(dǎo)得到。
5.根據(jù)先前結(jié)果,將安全要求將被劃分到功能安全概念中。
圖2:故障-錯(cuò)誤-失效鏈及FTTI的定義
三、橫向控制系統(tǒng)的安全評(píng)估
本節(jié)為將Sabotage應(yīng)用于基于ISO 2626概念階段的對(duì)現(xiàn)有橫向控制系統(tǒng)(其為高級(jí)自動(dòng)駕駛車(chē)輛車(chē)道保持功能的一部分)的安全評(píng)估的實(shí)例。由于該模型沒(méi)有適當(dāng)?shù)陌踩珯C(jī)制,通過(guò)分析FI仿真結(jié)果可以解決以下問(wèn)題:
根據(jù)故障注入仿真的結(jié)果,獲取特定故障在車(chē)輛和相關(guān)項(xiàng)層級(jí)的影響數(shù)據(jù)。
完成安全分析:確定安全目標(biāo)(包括FTTI值及安全狀態(tài))、功能安全要求和安全概念。
以下為本次研究在ISO 26262概念階段各流程的分析過(guò)程及結(jié)果:
1 相關(guān)項(xiàng)定義
如第二章所述,本文所提方法的應(yīng)用前提是在ISO 26262的相關(guān)項(xiàng)定義流程中明確相關(guān)項(xiàng)功能及其故障類(lèi)型:橫向控制相關(guān)項(xiàng)可以分解為多個(gè)功能和子功能,其故障包括:轉(zhuǎn)向(遺漏錯(cuò)誤Omission、委托錯(cuò)誤Commission),軌跡控制(遺漏或委托錯(cuò)誤),行為規(guī)劃器(不需要的局部規(guī)劃,不需要的感知, 不需要的決策)。
2危害分析和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估
FI仿真結(jié)果可以作為該流程在安全分析方法外的一個(gè)補(bǔ)充辦法,主要是依據(jù)仿真進(jìn)行危害識(shí)別,并得到安全目標(biāo)(以FTTI值為主)。
本次研究所做FI仿真試驗(yàn)為在交通流暢的城市環(huán)境下,以45km/h的恒定速度行駛并開(kāi)啟車(chē)道保持功能的車(chē)輛,當(dāng)車(chē)輛在彎道上行駛時(shí)將觸發(fā)故障,再現(xiàn)與差分GPS(DGPS)和轉(zhuǎn)向系統(tǒng)相關(guān)的功能失效模式。實(shí)驗(yàn)中所設(shè)置故障列表如表1所示。
*該表格僅為本次研究中故障列表的部分示例,故與表2并非一一對(duì)應(yīng)
按照第二章的步驟,故障發(fā)生器基于先前建立的故障列表自動(dòng)注入故障。為了使故障產(chǎn)生最嚴(yán)重影響,這些故障在幾個(gè)曲線點(diǎn)觸發(fā),以得到最嚴(yán)重的影響。由于我們仿真的主要目的是計(jì)算橫向控制的FTTI值,因此被觀測(cè)信號(hào)為橫向誤差和轉(zhuǎn)向飽和。圖3描繪了轉(zhuǎn)向控制的FTTI的的計(jì)算原理。
圖3:FTTI的計(jì)算原理
使用如下公式定義的最大橫向誤差作為系統(tǒng)失控的標(biāo)準(zhǔn):
表2描述了基于FI的仿真結(jié)果得到的危害識(shí)別信息。通過(guò)通用故障模型對(duì)不同相關(guān)項(xiàng)層級(jí)的失效進(jìn)行建模, 以測(cè)量其在整車(chē)層級(jí)的影響和導(dǎo)致的危害行為。
表2:整車(chē)層失效的影響
根據(jù)表2和仿真試驗(yàn)數(shù)據(jù),可以分析得到危害分析和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的部分結(jié)果,如表3所示,其中包括根據(jù)圖2和圖3計(jì)算得到的特定功能的最嚴(yán)重失效模式(表示為故障模型)的FTTI值。而故障持續(xù)時(shí)間即以一種適當(dāng)?shù)姆绞教幚砉收?過(guò)渡到安全狀態(tài))的時(shí)間。例如,與軌跡控制器相關(guān)的故障可以在危害事件發(fā)生之前在系統(tǒng)中存在400ms:其中240ms以檢測(cè)和反應(yīng),160ms來(lái)控制故障,這樣可做到不違反安全目標(biāo)。表3中具體的安全目標(biāo)定義如表4所示。
表3:危害分析和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估
表4:安全目標(biāo)
3 功能安全概念
在上一流程所得安全目標(biāo)的基礎(chǔ)上,結(jié)合FI仿真結(jié)果推導(dǎo)得到功能安全要求,如表5所示。其中最大橫向誤差的計(jì)算公式如下所示:
表5:安全要求
至此,功能安全要求通過(guò)模擬數(shù)據(jù)而非傳統(tǒng)的相關(guān)失效分析(Dependent Failure Analysis, DFA)得到。其主要結(jié)論是在當(dāng)前的橫向控制設(shè)計(jì)不能保證系統(tǒng)不受干擾,因此,需要重新設(shè)計(jì)其架構(gòu)以確保該屬性,即轉(zhuǎn)向系統(tǒng)應(yīng)是冗余的,以達(dá)到所需的可用水平。具體而言:基于表3的數(shù)據(jù),為了防止危險(xiǎn)的發(fā)生,必須將與轉(zhuǎn)向功能相關(guān)的故障控制在196ms內(nèi)。車(chē)輛如果翻轉(zhuǎn)或旋轉(zhuǎn),乘客就可能受傷,因此,轉(zhuǎn)向功能必須在70ms內(nèi)可用。關(guān)于與行為規(guī)劃相關(guān)的失效,例如由于DGPS故障導(dǎo)致失效,其反應(yīng)時(shí)間為155ms,因此可能需要適當(dāng)?shù)墓δ芙导?jí)。最后,必須正確劃分不同的功能,以避免發(fā)生級(jí)聯(lián)故障。
四、結(jié)論
以上介紹了一種基于模擬的故障注入方法,以評(píng)估自動(dòng)車(chē)輛功能的安全性。并將該方法應(yīng)用到嵌入自動(dòng)橫向控制功能的城市車(chē)輛案例中。本文將重點(diǎn)放在基于最大橫向誤差和轉(zhuǎn)向飽和的永久性故障的FTTI值的確定上。本文所提方法的一個(gè)主要優(yōu)點(diǎn)是它可以作為安全分析方法的補(bǔ)充,實(shí)現(xiàn)一個(gè)ISO 26262兼容的安全評(píng)估過(guò)程。
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自動(dòng)駕駛
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原文標(biāo)題:自動(dòng)駕駛功能安全評(píng)估 | 基于仿真的故障注入
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