蓋世汽車訊 據外媒報道,日本國立情報學研究所(NII)和滑鐵盧大學(University of Waterloo)的團隊開發了一種自動兩步形式化方法,使傳統控制系統能夠意識到傳感器的不確定性,從而確保自動駕駛汽車和無人機的安全。
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即使在感知環境狀態存在不確定性的情況下,該方法也可自動將傳統控制軟件轉換為滿足安全要求的模型,這對于無人機、自動駕駛汽車和衛星等自動系統至關重要。該方法還可生成公式,代表控制器軟件可容忍不確定性程度。自動系統控制器軟件根據周圍環境采取行為,然而,實際上,系統可能感知到與真實值不同的值。如果控制器軟件對錯誤感知值做出響應,可能會導致安全問題。例如,如果自動駕駛汽車傳感器在1米內可以錯誤感知其他車輛的位置,那么其安全邊緣距離至少為1米。
開發自動化轉換過程非常復雜,因為在考慮真實值和感知值之間的差異時,開發人員還需要驗證每種可能行為的安全性。不確定性程度也很難估算,而且感知的不確定性取決于控制器系統所處的情況,如是否有霧。NII研究人員Tsutomu Kobayashi表示,“這項研究旨在幫助開發人員將形式化建模方法應用到現實軟件中,解決控制器系統關于感知和現實之間的差異問題。因此,開發人員可以專注于控制器行為的本質。我們相信該方法是有價值的,而且能以不同的方式進行擴展?!?/p>
該方法包括兩個步驟。第一步是不確定性注入,將未感知不確定性的控制器的輸入模型轉化為中間模型。中間模型的行為與輸入模型的行為相同,因此是不安全的。第二步是魯棒化,將中間模型轉換為可感知不確定性的安全模型,所生成的控制器的行為被更新,使其即使在不確定性下也能安全運行。
此外,研究人員還對所生成控制器的行為進行約束,確保其在不確定性條件下也能安全運行。然而,此種約束能否實現取決于不確定性。例如,如果傳感器誤判100公里以內其他車輛的位置,那么在很多情況下都無法保證安全。
該方法還以不確定性公式形式生成限制。開發人員可以使用該公式作為標準,從給定目錄中選擇合適的傳感器。此外,該公式還可用于分析不確定性,如控制器與其他部件組合時,不確定度如何傳輸。該方法使不確定性感知和安全控制器的構造更加輕松和系統化,而且還可使開發人員能夠靈活地分析各種感知不確定性情況。因此,該方法可提高控制器系統的整體安全性。
除了自動駕駛汽車外,該方法還可用于其他各種與外部環境交互的控制系統。該團隊正在努力泛化該方法,以便能夠處理更大范圍的不確定性,如處理錯誤分類問題(物體分類器模塊將物體分類為錯誤的類別)。
來源:蓋世汽車
作者:羅珊
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