摘要：針對(duì)智能駕駛泊車系統(tǒng)，以行人的暴露度為研究對(duì)象，通過對(duì)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)和實(shí)際場(chǎng)景的研究，確定行人暴露度的分析依據(jù)，提出創(chuàng)新的設(shè)計(jì)應(yīng)用策略。該策略可適應(yīng)多種不同的用戶環(huán)境需求，并能在記憶泊車功能中實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)智能駕駛。通過對(duì)安全分析暴露度的判斷進(jìn)行解析和實(shí)際案例應(yīng)用，展示了該策略的有效性，如在不同巡航行駛條件下可根據(jù)行人出現(xiàn)情況調(diào)整泊車場(chǎng)景的暴露度及對(duì)應(yīng)車速等。該策略可為智能駕駛提供安全方案的技術(shù)指導(dǎo)。

關(guān)鍵詞：智能駕駛；功能安全；風(fēng)險(xiǎn)控制；暴露度

0 前言

隨著智能駕駛技術(shù)的快速發(fā)展，對(duì)于功能安全技術(shù)的深入開發(fā)愈發(fā)重要，越來越多的專業(yè)技術(shù)人員投入這項(xiàng)頂層設(shè)計(jì)任務(wù)中，由此帶來的技術(shù)爭(zhēng)論也愈發(fā)增多。本文對(duì)行業(yè)內(nèi)頗有爭(zhēng)議的汽車功能安全目標(biāo)的應(yīng)用策略進(jìn)行了研究。業(yè)內(nèi)普遍采用汽車安全完整性等級(jí)（ASIL）來進(jìn)行功能安全目標(biāo)的定義，與傳統(tǒng)汽車功能安全定義不同的是，智能駕駛汽車的應(yīng)用場(chǎng)景被約束或被限制，這在場(chǎng)景細(xì)分上妨礙了危害分析、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估（HARA）分析和安全目標(biāo)的設(shè)定。通常，在汽車功能安全設(shè)計(jì)中，會(huì)將一個(gè)場(chǎng)景切分為多個(gè)不同維度的場(chǎng)景，并對(duì)細(xì)分場(chǎng)景暴露度進(jìn)行定義；當(dāng)場(chǎng)景的維度較少時(shí)，則將各個(gè)單場(chǎng)景合并之后匯總的場(chǎng)景暴露度進(jìn)行定義。為此，需要明確哪種是正確的功能安全設(shè)計(jì)，特別是對(duì)于低速運(yùn)行段的自動(dòng)泊車系統(tǒng)的開發(fā)，行人的場(chǎng)景暴露度是功能安全的核心參考因素。在低車速的情況下發(fā)生車與車之間的碰撞，對(duì)于車上人員的傷害較?。坏坏┌l(fā)生車與人的碰撞，對(duì)于無保護(hù)措施行人的傷害度則很高。本文在行業(yè)規(guī)范和國際上已公開的指導(dǎo)文件的基礎(chǔ)上，對(duì)泊車場(chǎng)景中的行人暴露度進(jìn)行了分析和自動(dòng)泊車策略的應(yīng)用研究。

1 泊車行人暴露度的現(xiàn)狀

GB/T 34590—2022 《道路車輛 功能安全》對(duì)暴露度的取值及相應(yīng)要求進(jìn)行了明確定義，但未將實(shí)際應(yīng)用中的每個(gè)場(chǎng)景與標(biāo)準(zhǔn)中的概率對(duì)應(yīng)，致使針對(duì)場(chǎng)景的暴露度設(shè)計(jì)存在差異。參考GB/T 34590—2022的要求，共有2種評(píng)估暴露度的要求，見表1，其中暴露度等級(jí)分為 E1（非常低的概率）、E2（低概率）、E3（中概率）、E4（高概率）。

由表1可見：暴露度的標(biāo)準(zhǔn)可通過運(yùn)行場(chǎng)景持續(xù)時(shí)間運(yùn)行場(chǎng)景發(fā)生頻率這2種方式進(jìn)行評(píng)估。原則上為了安全滿足性，在這2種方式的評(píng)估中，應(yīng)選取暴露度高的進(jìn)行設(shè)計(jì)定義，以保障功能安全開發(fā)。進(jìn)一步將暴露度評(píng)估具體到場(chǎng)景時(shí)，可參考VDA 702—2015 《功能安全背景下行人暴露評(píng)估》的定義。

結(jié)合DB4403/T 360—2023 《智能網(wǎng)聯(lián)汽車自動(dòng)泊車系統(tǒng)技術(shù)要求》中定義的行人場(chǎng)景，以及對(duì)于車輛周邊出現(xiàn)行人的暴露度的距離和位置要求，可知對(duì)行人暴露度的總體要求是明確的，但對(duì)于暴露度如何分類尚未進(jìn)行明確定義。

通過圖1所示的11種行人位置的場(chǎng)景，關(guān)于如何進(jìn)行ASIL評(píng)估分配，有如下方案：① 每個(gè)場(chǎng)景單獨(dú)分析一個(gè)ASIL評(píng)估，最終得到11個(gè)ASIL評(píng)估，然后選取ASIL評(píng)估的最高值進(jìn)行自動(dòng)泊車系統(tǒng)的開發(fā)；② 進(jìn)行相同運(yùn)行設(shè)計(jì)域（ODD）下的同類場(chǎng)景的合并，擴(kuò)充暴露度的條件。在ODD范圍內(nèi)不可用智能駕駛系統(tǒng)進(jìn)行識(shí)別和區(qū)分的情況下，這些場(chǎng)景均是ODD內(nèi)可能出現(xiàn)的場(chǎng)景，且在同一天或每次應(yīng)用中均可能遇到。

在以上2種方案中，第2種方案更為合理（除非智能駕駛系統(tǒng)具有ODD場(chǎng)景獨(dú)立判斷和識(shí)別的能力）。如果智能駕駛系統(tǒng)不具備ODD場(chǎng)景獨(dú)立判斷和識(shí)別的能力，則智能駕駛的場(chǎng)景分解過于細(xì)致。方案2可在嚴(yán)重度（S值）和可控性（C值）不變的情況下，降低單場(chǎng)景的暴露度，從而使最終所有的ASIL評(píng)估的最高值降低，以減少控制器開發(fā)的成本和ASIL要求，但總體危害并未規(guī)避。假定分析的是突然竄出行人的暴露度，細(xì)分場(chǎng)景又可分為從車中間出現(xiàn)、從車頭方向出現(xiàn)、從遮擋物后方出現(xiàn)，如果每個(gè)場(chǎng)景都進(jìn)行獨(dú)立分析，則暴露度相同，但對(duì)于車輛和行駛情況來說，需要面對(duì)的并非獨(dú)立的一個(gè)場(chǎng)景，而是這些場(chǎng)景都可能出現(xiàn)，無論是哪個(gè)突然出現(xiàn)行人的場(chǎng)景，其意義和需應(yīng)對(duì)的安全策略都是相同的。從暴露度的設(shè)計(jì)上來說，就是這些場(chǎng)景出現(xiàn)概率的疊加，即匯總為“突然竄出行人”[1]這一種場(chǎng)景。

2 泊車系統(tǒng)的行人暴露度分析

2. 1 記憶泊車（HPA）在尋車位過程的暴露度分析

根據(jù)記憶泊車的功能安全分析，典型的風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景 暴露度定義按不同維度進(jìn)行。在車速小于10 km/h時(shí)，按經(jīng)驗(yàn)分析出現(xiàn)在風(fēng)險(xiǎn)區(qū)內(nèi)的行人相關(guān)暴露度見表2。由表2可見：在不同的環(huán)境情況下，各種情況的適應(yīng)性非常重要，暴露度的確定及相應(yīng)措施應(yīng)視環(huán)境情況而定。

2. 2 泊車系統(tǒng)的最高運(yùn)行速度與暴露度的關(guān)系

由上述行人出現(xiàn)在風(fēng)險(xiǎn)區(qū)的基本評(píng)估可見，尋找車位時(shí)的運(yùn)行車速與行人出現(xiàn)的距離同樣也會(huì)影響暴露度的變化。車速低時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)區(qū)的距離短；車速高時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)區(qū)的距離較長(zhǎng)[2]?？v向距離與車速的計(jì)算示例見表3。

根據(jù)泊車系統(tǒng)中各種車輛特性和組成部件的特性，可估算出系統(tǒng)安全停止距離[3]與最高車速的對(duì)應(yīng)關(guān)系。由表3可以看出：當(dāng)車速為30 km/h時(shí)，車輛至少需要12.45 m才能剎停。對(duì)于避免碰撞行人的要求來說，行人不能出現(xiàn)在此距離內(nèi)，否則可能會(huì)出現(xiàn)與車輛發(fā)生碰撞或被車輛碾壓等情況。因此，兼顧系統(tǒng)不同特征點(diǎn)的變化，將該車速直接定義與DB4403/T 360—2023的場(chǎng)景相同（如圖2所示），將安全策略定義為允許行人在13.2 m的間距外橫穿。

3 應(yīng)用策略

3. 1 策略設(shè)計(jì)

根據(jù)記憶泊車的功能安全分析，針對(duì)遇到行人而制動(dòng)失效的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是關(guān)鍵需求，應(yīng)通過功能安全的最高ASIL評(píng)估來進(jìn)行該場(chǎng)景的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略設(shè)計(jì)。通過智能駕駛控制器的環(huán)境感知模塊創(chuàng)建“行人暴露率的環(huán)境模型”，根據(jù)“避免碰撞行人”的安全評(píng)估總目標(biāo)將ASIL評(píng)估設(shè)定為B級(jí)（一般ASIL B級(jí)以上需使用冗余架構(gòu)）。本策略無需應(yīng)用域控制器的全套冗余安全鏈路，亦可實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)較高車速的自適應(yīng)功能安全應(yīng)用設(shè)計(jì)。

首先，明確記憶泊車的位置，以確認(rèn)暴露度的有效區(qū)域；其次，設(shè)置較低的車速進(jìn)行默認(rèn)的機(jī)器學(xué)習(xí)階段的應(yīng)用，在機(jī)器學(xué)習(xí)適應(yīng)的過程中達(dá)到暴露度確認(rèn)的次數(shù)和時(shí)長(zhǎng)后，對(duì)實(shí)際環(huán)境的暴露度算法進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，通過提升車速或降低車速來保障泊車安全。在自適應(yīng)記憶泊車完成車速的調(diào)整過程中，若環(huán)境發(fā)生變化并識(shí)別到新的暴露度，則再次降低車速進(jìn)入適配安全控制，以此進(jìn)行最高等級(jí)的泊車安全風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避，從而將暴露度遺漏識(shí)別和功能安全故障的發(fā)生概率降低到可接受的范圍內(nèi)。

按上述策略設(shè)計(jì)的智能駕駛控制器的記憶泊車巡航段算法流程如圖3所示。

3. 2 實(shí)施效果

對(duì)所設(shè)計(jì)的泊車產(chǎn)品進(jìn)行應(yīng)用實(shí)施案例分析，其可達(dá)到的實(shí)施效果為以下3個(gè)條件所述：

（1） 在大于等于1個(gè)月的巡航行駛過程中，未出現(xiàn)1次1個(gè)行人在車輛泊車行駛前方13.2 m范圍內(nèi)，且至少應(yīng)用記憶泊車功能巡航的次數(shù)在同一個(gè)停車場(chǎng)不少于30次，則將本停車場(chǎng)的暴露度評(píng)估為E2，對(duì)應(yīng)可允許最高車速為30 km/h。

（2） 在大于等于1個(gè)月的巡航行駛過程中，出現(xiàn)大于1次但小于10次行人在前方13.2 m（源于DB4403/T 360—2023中的場(chǎng)景）范圍內(nèi)，且至少應(yīng)用HPA功能巡航的次數(shù)在同一個(gè)停車場(chǎng)不少于 30次，則將本停車場(chǎng)的暴露度評(píng)估為E3，對(duì)應(yīng)可允許最高車速為20 km/h。

（3） 在大于等于1個(gè)月的巡航行駛過程中，出現(xiàn)大于10次行人在前方13.2 m范圍內(nèi)，且至少應(yīng)用HPA功能巡航的次數(shù)在同一個(gè)停車場(chǎng)不少于30次，則將本停車場(chǎng)的暴露度評(píng)估為E4，對(duì)應(yīng)可允許最高車速為15 km/h。

基于以上模型的啟用需要時(shí)間，故初始值設(shè)計(jì)定義為20 km/h。當(dāng)條件3達(dá)到時(shí)，車速立即降為15 km/h，說明風(fēng)險(xiǎn)高，需要慢速行駛，防止出現(xiàn)有穿插行人而車輛無法及時(shí)剎停規(guī)避；當(dāng)條件2達(dá)到時(shí)，下一次巡航段車速提升為20 km/h；當(dāng)條件1達(dá)到時(shí)，下一次巡航段車速提升為30 km/h。

在實(shí)際項(xiàng)目應(yīng)用中，該策略根據(jù)感知識(shí)別率和場(chǎng)景的變化周期對(duì)巡航車速的具體調(diào)整時(shí)間進(jìn)行標(biāo)定處理，建議標(biāo)定變換時(shí)間為1～6個(gè)月。本策略明確定義：1個(gè)月大于10次行人在前方13.2 m范圍內(nèi)的暴露度評(píng)估為E4。將暴露度明確定義，可規(guī)避算法中無法進(jìn)行“多次”的模糊概念設(shè)計(jì)。

4 結(jié)語

本文通過對(duì)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)和實(shí)際場(chǎng)景進(jìn)行研究，確定行人暴露度的分析依據(jù)，提出了智能駕駛泊車系統(tǒng)中行人暴露度的分析依據(jù)和創(chuàng)新設(shè)計(jì)應(yīng)用策略。該策略可以適用于多種不同的用戶環(huán)境需求，并能在車輛記憶泊車中實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)功能，為先進(jìn)的智能駕駛技術(shù)提供功能安全策略，可有效保障無保護(hù)措施行人在自動(dòng)泊車過程中的安全。

參考文獻(xiàn)

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