WO2016129067A1 - 自律動作検証装置および自律システム - Google Patents
自律動作検証装置および自律システム Download PDFInfo
- Publication number
- WO2016129067A1 WO2016129067A1 PCT/JP2015/053724 JP2015053724W WO2016129067A1 WO 2016129067 A1 WO2016129067 A1 WO 2016129067A1 JP 2015053724 W JP2015053724 W JP 2015053724W WO 2016129067 A1 WO2016129067 A1 WO 2016129067A1
- Authority
- WO
- WIPO (PCT)
- Prior art keywords
- planned
- constraint
- safety
- hazard
- function
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Ceased
Links
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
- B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
- B60W60/0015—Planning or execution of driving tasks specially adapted for safety
- B60W60/0016—Planning or execution of driving tasks specially adapted for safety of the vehicle or its occupants
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
- B60W30/08—Active safety systems predicting or avoiding probable or impending collision or attempting to minimise its consequences
- B60W30/09—Taking automatic action to avoid collision, e.g. braking and steering
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
- B60W30/08—Active safety systems predicting or avoiding probable or impending collision or attempting to minimise its consequences
- B60W30/095—Predicting travel path or likelihood of collision
- B60W30/0956—Predicting travel path or likelihood of collision the prediction being responsive to traffic or environmental parameters
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
- B60W50/08—Interaction between the driver and the control system
- B60W50/14—Means for informing the driver, warning the driver or prompting a driver intervention
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
- B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
- B60W60/0011—Planning or execution of driving tasks involving control alternatives for a single driving scenario, e.g. planning several paths to avoid obstacles
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
- B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
- B60W60/0015—Planning or execution of driving tasks specially adapted for safety
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
- B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
- B60W60/0027—Planning or execution of driving tasks using trajectory prediction for other traffic participants
- B60W60/00272—Planning or execution of driving tasks using trajectory prediction for other traffic participants relying on extrapolation of current movement
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
- B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
- B60W60/0027—Planning or execution of driving tasks using trajectory prediction for other traffic participants
- B60W60/00274—Planning or execution of driving tasks using trajectory prediction for other traffic participants considering possible movement changes
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/16—Anti-collision systems
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/16—Anti-collision systems
- G08G1/165—Anti-collision systems for passive traffic, e.g. including static obstacles, trees
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/16—Anti-collision systems
- G08G1/166—Anti-collision systems for active traffic, e.g. moving vehicles, pedestrians, bikes
Definitions
- the present invention relates to an autonomous operation verification device that monitors the operational safety of an autonomous system that operates in an open environment, and an autonomous system equipped with the autonomous operation verification device.
- the factor that hinders the introduction of the system is that the entire process of recognition of the outside world, situation judgment, and system control is implemented by the control software, whereas the existing design, inspection and certification procedures are such a system. It is the point that it is not made so that a malfunction can be detected before introduction on the premise that it is operated in an open operation environment.
- the underlying factor is that there is an implicit assumption that the situation at the time of failure can be reliably or probabilistically reproduced, which should be necessary to quantitatively show the reliability of the system. This is not the case. For this reason, whether or not the cause can be uniquely identified even though investigation of the cause and countermeasures are required from the time when the case in which the function actually implemented in the control software is suspected to have operated unexpectedly occurred. Or it becomes difficult to show the effectiveness of the measures. This is the reason why a fundamentally different countermeasure is required from the current recall factor represented by accidental failure and aging of machine parts.
- Patent Document 1 discloses a method in which a vehicle system equipped with an automatic driving function determines the presence or absence of a hazard due to contact with other nearby vehicles.
- This document discloses a method for determining the safety of the course of the host vehicle using the predicted course of the other vehicle.
- the courses of other vehicles are originally determined based on the driver's free will while satisfying the restrictions of traffic laws, and the validity and safety of the software design that implements the predicted course and its calculation method. It is difficult to guarantee, and because the behavior deviates from the predicted course, it leaves room for hazards to occur without satisfying the safety requirements.
- the root cause of unintentional behavior, including hazards, in fully software controlled systems such as automated driving systems is that the behavior expected of the vehicle cannot be compatible with the operational safety imposed on the vehicle. Because both become unsatisfactory.
- a mechanism for realizing operational safety of such an autonomous system operating in an open environment is necessary. However, it is difficult to cover the situation where it becomes unsatisfactory at the time of design, and it is necessary to determine during operation.
- the first reason is to cover the countermeasures by classifying the countermeasures individually, assuming that the expected movement of the vehicle itself falls into a situation that impairs the satisfaction of the operational safety at the design stage. This is because things are difficult.
- the expected motion has become unsatisfactory due to an inherent factor represented by a malfunction of the system components or a restriction on the degree of freedom of operation of the system, and outside of the vehicle represented by the contact avoidance function with other surrounding vehicles.
- operational safety is impaired by existing factors, they have been dealt with as different kinds of design problems. However, if there are cases that could not be covered at the time of design, they cannot be foreseeed, and will be exposed as an unexpected hazard factor only when the hazard is actually invited. Therefore, there is a demand for a mechanism for determining during operation whether or not a situation where the expected operation and operation safety cannot be achieved is possible.
- the second reason is that the operational safety depends mainly on the behavior determined based on the free intention of the moving object existing in the operating environment, and the own system cannot control the behavior and predicts it with high reliability. It is impossible in principle. Therefore, it is necessary to set based on information on the operating environment observed during operation.
- the purpose is to set operational prerequisites, set safety requirements that restrict the relationship between the internal state and the external state, and achieve the safety requirements and expected behavior of the set own system and the expected behavior Whether or not the expected behavior and the safety requirement cannot be satisfied and fall into the unsatisfiable state by converting all the planned behaviors calculated as judge.
- the contents of determination are classified into three.
- the operator of the autonomous system can take a proactive approach to the detected hazard factor during the operation. .
- a hazard is actually invited, the situation can be reproduced in a form that can be verified by a third party, and the root cause can be traced.
- the surrounding moving body observes the intention of the own system and refers to the calculated alternative planning action of the own system. You can encourage evasion.
- Autonomous operation verification device Function and input / output information of satisfiability determination unit Definition of various variable values List of input information to autonomous operation verification device Constraint format with quantifier output from constraint format converter Hazard factors and situations that require avoidance Example of constraint format with quantifier generated by constraint format converter Example of constraint format with quantifiers passed to the satisfiability determination unit Example of constraint format with quantifiers passed to the satisfiability determination unit Processing by the satisfiability determination unit List of information stored in the recording device Autonomous system with autonomous operation verification device Autonomous system provided with presentation device and recording device Processing flow of presentation device Configuration of the display screen of the presentation device
- Example 1 Hereinafter, a first embodiment of the autonomous operation verification apparatus using the present invention will be described.
- FIG. 1 shows the configuration of the autonomous operation verification device 03.
- the internal state measuring unit 021 sequentially updates the internal state (for example, acceleration, speed, coordinate position, posture angle, posture angular velocity, etc.) of the own system on which the autonomous operation verification device 03 is mounted.
- the operating time constraint 022 gives a range of values that can be taken by the internal state due to the design constraints of the own system, for example, the upper and lower limit constraints of the control input value and its time derivative.
- External environment state measuring means 023 acquires a state quantity that characterizes the operating environment of its own system. For example, the coordinate position, speed, acceleration, posture angle, and the like of dynamic elements, particularly surrounding moving objects are conceivable. Further, when the system is grounded, the shape of the terrain and surrounding installations are included.
- the operating precondition 024 limits state transitions that can occur in the near future among external states, and is a state transition that is customarily established to make it easy to predict short-term behavior for all dynamic elements. Are found (physical conditions) and physical conditions and other conditions that are established with high probability (worst conditions).
- the expected operation 025 instructs an operation to be executed by the own system
- the safety requirement 026 is a constraint that specifies a requirement to be satisfied in the execution process.
- the planned action 034 is calculated using a means different from that of the autonomous action verification device 03, and satisfies any or all of the operation time constraint 022, the operation time precondition 024, the expected operation 025, and the safety requirement 026. It is expected that it was designed as follows.
- the constraint format conversion unit 031 receives the above input information, and converts it into a format that can be mechanically processed by the satisfiability determination unit 032.
- the operation plan of the own system is handled as a subject, but it is known that a constraint form with a quantifier can be generally constructed and satisfiability can be determined.
- a method of quantifier elimination is known in which quantifier symbols are deleted as needed and mechanically rewritten into a satisfiability determination problem that does not include quantifier symbols. Since this conversion can be determined in a short time, the satisfiability determination unit uses the one having such processing inside.
- a recording device 04 that stores data used in the determination process and notification information 036 is connected to the satisfiability determination unit 032.
- Fig. 2 shows the functions and input / output information of the satisfiability determination unit.
- the input information is in a constraint format with quantifier symbols, and is a variable list V1 to Vn, a binary function F that gives true or false to the concrete values of these variables, and a quantifier set for these variables. Composed.
- the quantifier symbol is either FORALL or EXISTS, and represents a case where an arbitrary value is taken in the range described in a part of the binary function, or a case where one or more satisfying solutions exist in the range. To do.
- SATisfiable satisfiable solution
- UNSATisfiable no satisfiable solution
- the constraint format including the quantifier can be mechanically rewritten into a constraint format that does not include a quantifier using a technique called quantifier elimination when the argument of the quantifier is a discrete value.
- quantifier elimination when the argument of the quantifier is a discrete value.
- an auxiliary variable is mechanically added even when the argument of a quantifier symbol is a continuous value and converted into a form that can be processed by a linear programming method or a nonlinear programming solver.
- the general method for deleting the quantifier symbol FORALL is an unrealistic method, which is mechanically rewritten into a format using the quantifier symbol EXISTS, resulting in a problem of determining satisfiability.
- the condition that a variable serving as an argument has a satisfiable solution for an arbitrary value within a predetermined range is logically defined as a constraint form that there is no assigned value (UNSATisfiable) that does not satisfy the satisfiable solution within a predetermined range It can be solved by inverting and determining whether there is a satisfactory solution.
- the satisfiability determination unit used in the present embodiment has a function to search for a satisfiable solution by rewriting it into a format that does not include a quantifier symbol in advance instead of directly determining the satisfiability of input information. May be used.
- the binary function F may be obtained by concatenating a plurality of other binary functions by logical sum or logical product.
- a general binary function constructed by an arbitrary combination of logical sum and logical product is converted into a CNF (Conjunctive Normal Form) form, that is, a form of a logical sum of constrained forms connected by logical conjunction, through mechanical transformation. It is known to be reduced.
- CNF Common Normal Form
- FIG. 3 shows a situation diagram of an autonomous system in an open operation environment where a plurality of surrounding moving objects move.
- this situation diagram consider a case where the own system approaches from the front of a bicycle that moves so as to pass each other.
- weak safety requirements mean to allow the case where surrounding moving objects come into contact with the system.
- the trajectory calculated by a method such as linear extrapolation of the past movement trajectory is R0, with an arbitrary degree of freedom that can be realized within the range satisfying the normal condition, and the verification period.
- a set of trajectories that can cause a hazard in a manner that violates a predetermined safety requirement is set to a predetermined time under an arbitrary degree of freedom that can be realized within the range of R1, the worst-case prerequisites.
- R2 is a set of trajectories that can cause hazards in a manner that violates predetermined safety requirements.
- This trajectory set is a set of trajectories that violate the predetermined safety requirements, unlike the area in which the surrounding moving body can reach within a predetermined time under the predetermined preconditions. It is irregular in the sense that it will be deformed at any time depending on the situation of the degree and operating environment. Therefore, although it is difficult to calculate a general form, at least an inclusion relationship is established in which a specific trajectory in which a subset of R2 is a part of R1 and R1 is R0. In addition, the trajectory actually taken by the surrounding moving body is determined by the free will of the surrounding moving body and may deviate from the expected trajectory or may deviate from the trajectory set R1, but do not deviate from the trajectory set R2. Is guaranteed.
- the bicycle may cause a hazard if the surrounding moving body does not violate the safety requirements even if the surrounding moving body performs any behavior within the range that satisfies the degree of freedom of operation corresponding to the worst-case assumption. Is not possible and is therefore guaranteed to be intrinsically safe. For example, there is a sufficient distance between the vehicle approaching from the left and the planned trajectory of the own system, and the planned trajectory of the own system is inherently safe as long as the above-described guarantee is established.
- this method does not guarantee the correctness of the determination result using the predicted trajectory R0 or the trajectory set R1.
- the system shown in FIG. 3 shows that the predicted trajectory R0 and the trajectory set R1 cannot intersect and draws a planned trajectory that safely passes the approaching bicycle as long as the normal preconditions are satisfied. Determined.
- the bicycle determines the future trajectory based on free will regardless of the normal preconditions, and its own system cannot know the intention of moving the bicycle. Therefore, in the range of freedom of movement of the bicycle, the range that does not satisfy the normal condition but satisfies the worst condition, that is, the trajectory set R2 &!
- the trajectory set R2 &! When an operation belonging to R1 is performed, it is possible to perform an operation that causes a hazard.
- the system determines whether there is an alternative planned trajectory that does not violate weak safety requirements under the worst-case preconditions from the point when the operation that actually causes a hazard can be realized under the normal pre-conditions. There is a need. As long as this alternative planned trajectory exists, it is possible to proceed according to the planned trajectory, and to switch to the calculated alternative planned trajectory so that the operation that causes the hazard cannot be performed. It can also be recovered.
- the present invention is applied to the problem of verifying the imposed safety requirements.
- the autonomous operation verification device 03 performs safety of the planned operation, confirmation of establishment of the operation precondition, determination of the possibility of occurrence of the hazard under the normal precondition, and the worst precondition. The hazard avoidability is determined and the determination result is notified.
- Figure 4 shows a list of variables used in this problem.
- acquired through the internal state measurement unit 021 acquired through the external state measurement unit 023 for the internal state value of the own system, the operation control command value for controlling the dynamic state of the own system, and the operating environment including the surrounding moving body.
- the ambient state motion value and the motion control command value of the surrounding moving body which are virtual variable values introduced to model the degree of freedom of motion that the surrounding moving body can take, are used.
- FIG. 7 shows a constraint format with a quantifier symbol output from the constraint format conversion unit 031 based on the input information. It should be noted that limit symbols and various binary functions are defined for each problem, and the output format of FIG. 7 is merely an example set in accordance with this situation diagram.
- Operational constraints of the system itself are derived from the specification stipulated range in which the system can realize the behavior as designed, mainly including the operation control command value for controlling the dynamic behavior.
- the upper / lower limit value range, the upper / lower limit value range of the time difference of the operation control command value, and the constraint on the transition of the internal state value caused by the dynamic characteristics of the system are illustrated.
- the normal preconditions for the surrounding moving body are the same as the operating conditions of the local system, but are narrower than the specified range, and the degree of freedom of movement of the surrounding moving body, which is conventionally satisfied during normal operation. It is what you specify.
- the worst-case precondition corresponds to the operation time constraint of the own system, and specifies the limit of the freedom of operation that can be realized mechanically.
- the planning operation uses point sequence information that is regarded as a trajectory.
- a constraint condition is used so that the deviation from the orbit is less than a predetermined upper limit.
- the constraint form corresponding to the expected action is a condition that should be satisfied after the planned action is executed.
- the own system is often a mobile body, and as an expected operation, there are many that support reaching the target area, so only the internal state value of the own system is used as an argument for convenience. If the expected action itself is a thing that operates in conformity with the outside world, the outside world state value and the internal state value may be described together.
- Constraint type corresponding to safety requirements is a combination of internal state values and external state values.
- a constraint equation determined only by the relative relationship of the spatial coordinates may be used.
- Fig. 7 shows an example of a constraint format with a quantifier that is output by the constraint format converter.
- An example of a specific constraint format with a quantification symbol is shown for each judgment item.
- FIG. 9 shows a series of processing flows connecting the above determination problems.
- the safety of the planned operation can be satisfied with the constraint form with a quantifier that determines whether there is a sequence of operation control command values that satisfy the specified planned operation, expected operation, and safety requirements based on the operation time constraints of the local system. Solving the gender determination problem.
- the spatial coordinate value sequence of the surrounding moving object to be evaluated that is, the external state value sequence represented by the trajectory or the like
- the spatial coordinate value sequence of the surrounding moving object to be evaluated that is, the external state value sequence represented by the trajectory or the like
- the spatial coordinate value sequence of the surrounding moving object to be evaluated is taken out under the predetermined normal operating preconditions, What is necessary is just to solve the satisfiability determination problem of the constraint form with a quantifier that determines the presence or absence of an operation control instruction value sequence that realizes an external state value sequence.
- the surrounding moving object to be evaluated deviates from the motion freedom corresponding to the normal operation precondition and operates under the motion freedom corresponding to the worst precondition. Means things. It is desirable to start processing for determining the possibility of hazard avoidance from the time when this determination result is obtained.
- the action command value sequence that is a specific assigned value is a solution that causes a desired mismatch.
- the problem of determining the possibility of occurrence of a hazard is the operation control command value sequence of the selected surrounding moving body, which can be arbitrarily taken under the normal preconditions, the operation restriction of the own system, the planned operation of the own system, the expectation of the own system What is necessary is just to solve the problem which determines the presence or absence of the sufficient solution which does not satisfy
- the surrounding moving body can take an action that causes a hazard in the sense that the safety requirement is not satisfied.
- the external state value sequence calculated by, for example, restoring the specific value is reached. Get time series transition process.
- the problem of determining the possibility of hazard avoidance is that the system satisfies the expected behavior and weak safety requirements of its own system, regardless of the motion control command value of the selected surrounding moving body, which can be taken arbitrarily in the worst-case preconditions. It suffices to solve the problem of determining whether or not there is an operation control instruction value sequence that satisfies the operation time constraint.
- the alternative plan operation may be realized by taking out the operation control eye-blind value sequence of the own system from the satisfaction solution and using it as the control input value sequence.
- the data and notification information used in each determination process are matched with the format shown in FIG. 10 and stored in the recording device 04, and the registration time and registration deadline are registered as valid data.
- FIG. 11 shows a configuration example of an autonomous control device and an autonomous system provided with the autonomous operation verification device disclosed in FIG.
- a typical configuration of the autonomous system includes hardware of an internal state measuring unit 021, an external state measuring unit 022, an autonomous control device 03, and a driving device 028.
- the expected operation 025 and the safety requirement 026 are input to the autonomous control device 02, and the operation planning unit 033 calculates the pre-verification planned operation 034.
- An autonomous system that does not include the autonomous operation verification device implicitly assumes that the pre-verification planned operation is correct and regards it as the verified planned operation 035, and then outputs it to the control device 036 as it is.
- the autonomous control device 02 equipped with the autonomous operation verification device 03 plays a role of a safety mechanism for avoiding a hazard caused by the plan operation 034 before verification being illegal and being output to the control device 036 as it is. Fulfill.
- the pre-verification planned operation 034 is received, various determination items are evaluated, and notification information 036 is returned to the operation planning means.
- the action plan unit 033 calculates the pre-verification plan action 034 again if there is a hazard factor, or overwrites it with an alternative plan action that avoids the hazard factor, and the verified plan action 035 To do.
- Example 3 12 shows an autonomous control device 02 and an autonomous system 01 provided with the autonomous operation verification device 02 disclosed in FIG. 1.
- FIG. 13 shows a determination processing flow and notification information performed in the autonomous operation verification device 03 in FIG. The example of a structure output to the presentation apparatus etc. of the external appearance shown in FIG. 14 according to the process flow shown is shown.
- the presentation device includes an unauthorized notification of an operation time constraint, an unauthorized notification of a normal precondition for surrounding moving objects, an inconsistency notification of a normal precondition and a worst precondition, an incorrect notification of a safety requirement,
- processing for turning on the system abnormality lamp 0271 is executed.
- the lamp 0272 more than the operation planning means is turned on, and the autonomous control device 02 may perform a stop process at the time of abnormality as necessary.
- the spatial coordinate component of the state value sequence Z of the surrounding moving body that causes the hazard is displayed on the display screen 0273 in the presentation device.
- the avoidance trajectory data obtained by extracting and connecting the spatial coordinate components of the internal state value sequence forming a part of the satisfaction solution is displayed on the display screen 0273 in the presentation device.
- the first significance of the presentation device is the process of guaranteeing the operational safety of the autonomous system that is completely processed by software, and the computation related to the hazard risk judgment and control of the own system disclosed in the present invention
- the process is to make the process observable by the outside, especially the verification of the autonomous system and the person in charge of authentication.
- the second significance of the presentation device is a means to realize a function to solve through communication with surrounding moving objects when the operation status is such that the expected motion cannot be satisfied within the range that the system can determine. It is to provide.
- the presentation device shown in FIG. 14 is mainly configured to fulfill the second significance described above, and uses the information notified in FIG. 9 to the surrounding moving body through the processing flow shown in FIG. It shows the screen to be presented.
- the system abnormality lamp 0271 and the operation plan means abnormality lamp 0272 are useful for showing to the outside that there is a possibility that the own system cannot operate correctly. Based on the information of the surrounding moving body that has been determined to violate the preconditions and that has been determined to be a dangerous motion, the specific trajectory that causes the hazard, and the alternative planned action that the system is trying to execute Output.
- the present invention can be used for a fully autonomous vehicle that operates in an open environment including a public road, and an unmanned taxi and unmanned rental car service toward a passenger's standby position. Further, the present invention can be used for an automobile having an auto-cruise function or a collision avoidance function that travels at a constant speed without contacting a surrounding traveling vehicle. Further, it can be used for a work machine that is controlled through a communication path in a remote place represented by a mine, deep underground, and seabed, and that operates autonomously so as to satisfy a restriction on work safety.
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Transportation (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
Abstract
所定の動作時前提条件の元で、期待動作および安全要件の充足可能性を判定して、前記安全要件に違反するハザードの発生可能性を予見的に判定する機能を有する自律動作検証装置を備え、開放環境で動作する自律システムの動作安全性を実現する仕組みを提供する。また、動作計画手段より、計画動作が提供された場合には前記期待動作と動作安全性が充足可能か否かを判定して、前記計画動作の動作安全性を動作中に評価する機能を提供する。さらに、前記の予見的判定機能を用いて代替動作を算出し、前記ハザードを回避することで動作安全性を回復する機能を有する自律システムを提供する。
Description
本発明は、開放環境で動作する自律システムの動作安全性を監視する自律動作検証装置及びそれを搭載した自律システムに関する。
従来から、操縦者の介在を必要とせず、動作環境の状況の計測手段を搭載し、内蔵のプログラムに従って自己動作を判断及び調整する自律機能を有するシステムに関する研究が行われてきた。しかし、長期にわたる技術開発にも関わらず、限定的な動作環境でしかこのようなシステムは導入されておらず、現在に到っている。
システムの導入を阻害する要因は、外界の認知、状況判断、システム制御のすべての処理工程が制御ソフトウェアで実装されるのに対して、既存の設計、検査及び認証の手続きが、このようなシステムを開放動作環境で動作させることを前提として、導入前に不具合を検出できるように作られていない点である。
その根源的要因は、システムの信頼性を定量的に示すために必要であるはずの、不具合を起こした時の状況が確実に、又は確率的に確からしく再現できるという暗黙の前提が、開放環境では成立しない点である。その為、実際に制御ソフトウェアで実装された機能が意図しない動作をした事が疑われる事案が生じた時点より、原因の調査及び対策が求められるにも関わらず、原因を一意に特定できないか、又は対策の有効性を示す事が難しくなる。この点が、偶発的故障や機械部品の経年劣化等に代表される現在のリコール要因とは根本的に異なる対処が求められる原因である。
一例として特許文献1において、自動運転機能を搭載した車両システムが周辺他車両との接触に起因したハザードの有無を判定する手法が開示されている。本文献では他車両の予測進路を用いて自車両の進路の安全性を判定する手法が開示されている。しかし、他車両の進路は、交通法規の制約を満たしながらも、元来ドライバの自由意思に基づき決定されるものであり、予測進路及びその算出手法を実装したソフトウェアの設計の妥当性及び安全性を保証する事は難しく、予測進路を逸脱する挙動をした為に、安全要件を満たせずにハザードが発生する余地を残す。
技術的観点に立つと、ハザードを招く要因が無い場合にはそれを証明する手段が欠けており、ハザードを招く要因が存在する場合にはその具体的な状況を再現する手段が欠けている。網羅性に欠ける既存のテスト手法では、このいずれの手段としても有用ではない。そのため、システムの信頼性を主張する際に用いる立証論拠として不十分である。
自動運転システムに代表される完全ソフトウェア制御のシステムが、ハザードを含む、意図しない動作を招く根源要因は、車両に期待される動作と、車両に課された動作安全性とが両立できない状況に陥り、両者が充足不能になるためである。この根源要因を鑑みて、開放環境で動作するこのような自律システムの動作安全性を実現する仕組みが必要である。しかし、設計時に充足不能に陥る状況を網羅するのは困難であり、動作中に判定する必要がある。
第一の理由は、自車両の期待動作自体が前記動作安全性の充足可能性を損なうような状況に陥る場合を設計段階で想定して、対処法を個別に分類して対処法を網羅する事が困難であるためである。これまで、システム構成要素の不具合やシステムの動作自由度の制約に代表される内在的要因により前記期待動作が充足不能に陥る場合、および周辺他車両との接触回避機能に代表される車両の外在的要因により動作安全性が損なわれる場合は、それぞれ別種の設計課題として対処されてきた。しかし、設計時に網羅しきれなかった事例が存在する場合には、それを予見的に知ることが出来ず、実際にハザードを招いた時点で初めて、想定外のハザード要因として露呈する。そのため、期待動作と動作安全性を両立出来ない状況が起こりえるか否かを動作中に判定する仕組みが望まれる。
第二の理由は、前記動作安全性は、主として動作環境に存在する動体の自由意思に基づいて決定される挙動に依存するものであり、自システムは前記挙動を制御できず、高信頼に予測する事も原理的にはできない。そのため、動作中に観測された動作環境の情報を元に設定する必要がある。
ただし、前記挙動を制御・予測することは出来ないものの、近未来に実現しうる挙動の集合を限定する事は出来る。これは、自動車や歩行者に例示される動体には、物理的な動作自由度の限界と、通常時の動作自由度の基準を見出すことが出来る為である。そのため、前記動作安全性は、動作自由度に起因した制約条件を考慮しながら、動作環境の状況を計測したデータを用いて設定する必要がある。この仕組みが果たす役割は、本質的に予見的性質を有する。これは、ハザードの発生時点が近未来の時点であり、ハザード発生可能になると動作中に判定した時点で初めて特定されるものであり、また実際に前記ハザードを回避できない状況に到るまでの時間的猶予があり、更にハザード要因がそのハザードを招かないように推移する余地と、自システムが前記ハザード要因を回避するように対処する余地が残っている為である。
併せて、ソフトウェアで処理されている処理内容は外部から観測できず、また自律システムのハザード判断及び制御に関わる処理も同様に外部から観測不可能であり、この2点が第三者的立場からの検査及び認証を困難にしている。そこで、この予見的性質を動作中に活用出来るようにする為に、システムの運用者や第三者的立場にある検証担当者がこれらの情報を動作中に外部から観測する手段を備えながら、前記の仕組みを実現したい。
内部状態計測手段を通じて取得した自システムの内部状態を用いて、前記内部状態の値域を限定する動作時制約を設定し、外界計測手段を通じて取得した外界状態を用いて、前記外界状態の値域を限定する動作時前提条件を設定し、前記内部状態および前記外界状態の関係を制約する安全要件を設定し、設定された自システムの前記安全要件及び期待動作と、その期待動作を達成する事を目的として算出された計画動作をすべて限量子付き制約形式に変換し、充足可能性判定問題を動作中に解くことで、前記期待動作と前記安全要件が両立出来ずに充足不能に陥るか否かを判定する。判定内容は3つに分類される。
第一に、前記安全要件を満たしながら前記計画動作を実現する充足解の有無を判定し、存在すれば動作安全性が検証された事を通知し、存在しなければ、前記計画動作が実現不可能であるかまたはハザードを招く事を通知し、計画動作の修正を求める。
第二に、前記動作時前提条件の元で前記安全要件に違反するハザードを招くような外界状態の時系列遷移値の充足解の有無を判定し、存在すれば、得られたハザードを招く場合がある事を具体的な前記外界状態の時系列遷移の値と共に通知し、存在しなければ、前記計画動作に基づいて自システムを稼働させても動作安全性が保証される事を通知する。
第三に、前記動作時前提条件の元で任意に取りうる前記外界状態にも関わらず、前記安全要件を充足するような代替計画動作の有無を判定し、存在すれば、前記安全要件を満たすことを前記代替計画動作と共に通知し、存在しなければ、回避不能なハザード要因がある事を通知する。必要に応じて前記代替計画動作で上書きして、動作安全性を回復する。
以上の充足可能性の判定に用いるデータ、つまり動作中に生成された前記の全通知情報とその前後での計測情報を記録装置に保存し、時刻がそろったデータのセットを順次再生することを通じて、前記自律システムの運用者は、異常発生前後の状況を再現し、異常原因を追跡出来るようにする。
同様に、動作中に前記判断及び制御に関わる処理結果を提示装置に出力することで、前記自律システムの運用者は動作中に、検出された前記ハザード要因への予見的対処が出来るようになる。
開放環境で動作する自律システムの動作安全性を実現する仕組みを提供する。特に、動作中にハザード要因の有無を網羅的に探索する為、無ければ動作安全性を保証出来て、あれば自システムの動作を修正することでハザード要因を解消するように対処することで動作安全性を回復出来る。
実際にハザードを招いてしまった場合には、第三者が検証可能な形でその状況を再現し、根源要因を追跡出来るようになる。
さらに、システムの動作中に前記ハザード要因の判断および動作安全性の回復過程を観測できるようになり、動作中であってもシステムの運用者がハザード発生可能性に関する予見的情報を元に予見的対処策を講じられるようになる。
また、観測性を高める事により、周囲動体が自システムの動作意図を観測し、算出された自システムの代替計画動作を参照しながら、ハザードを招く事が出来ると判定された周囲動体に、ハザード回避を促す事ができるようになる。
(実施例1)
以下、本発明を用いた自律動作検証装置の第一実施例について説明する。
以下、本発明を用いた自律動作検証装置の第一実施例について説明する。
図1は自律動作検証装置03の構成を示す。内部状態計測手段021は、自律動作検証装置03を搭載した自システムの内部状態(例えば加速度、速度、座標位置、姿勢角、姿勢角速度等)を逐次更新するものである。
動作時制約022は、自システムの設計制約等に起因した、内部状態が取りうる値域を与えるものであり、例えば制御入力値及びその時間微分量の上下限制約等が挙げられる。
外界状態計測手段023は、自システムの動作環境を特徴づける状態量を取得するものである。例えば、動的要素、特に周辺の動体の座標位置、速度、加速度、姿勢角度等が考えられ、さらに自システムが接地している場合には地形の形状や周辺の設置物等が含まれる。
動作時前提条件024は、外界状態の内、近未来に起こりうる状態遷移を限定するものであり、すべての動的要素に関して短期的な挙動を予測しやすくするための慣習的に成立する状態遷移を限定する条件(通常時前提条件)と、物理的な限界その他の高い確からしさで成立する条件(最悪時前提条件)が見出される。
期待動作025は、自システムが実行するべき動作を指示するものであり、安全要件026は、その実行過程で充足するべき要件を指定する制約である。計画動作034は、自律動作検証装置03とは異なる手段を用いて算出されたものであって、動作時制約022、動作時前提条件024、期待動作025と安全要件026のいずれかまたはすべてを満たすように設計されたと期待されるものである。
制約形式変換部031は、以上の入力情報を受け取り、充足可能性判定部032が機械的に処理可能な形式に変換する。本実施例では、自システムの動作計画を題材として扱うが、一般的に限量子付き制約形式を構築する事が出来て、充足可能性を判定出来る事が知られている。
必要に応じて限量記号を消去し、限量記号を含まない充足可能性判定問題に機械的に書き換える手法(quantifier elimination)が知られている。この変換をした方が短時間で判定出来る為、前記充足可能性判定部はこのような処理を内部に備えるものを用いる。
充足可能性判定の結果通知する情報036として、本実施例では4つを挙げる。
第一に計画動作の安全性の通知、第二に、前記動作時前提条件024を逸脱するという意味で危険動作をする対象の通知、第三にハザード要因の発生有無の通知、第四にハザード要因回避動作の有無の通知である。
充足可能性判定部032には、判定過程で用いたデータ及び通知情報036を格納する記録装置04を接続しておく。
図2は、充足可能性判定部の機能及び入出力情報を整理したものである。
入力情報は、限量記号付き制約形式であり、変数一覧V1~Vn、これら変数の具体値に対して真又は偽を与える二値関数F、およびこれら変数に対して設定した限量記号(quantifier)で構成される。限量記号はFORALLまたはEXISTSのいずれかであり、前記二値関数の一部に記述された範囲で任意の値をとる場合、またはその範囲で一つ以上の充足解が存在するような場合を表現する。
この入力情報を元に、充足解(SATisfiable)があるか、または充足解が無い(UNSATisfiable)場合のいずれかを判定し、充足解がある場合に、前記変数に対する具体的な割り当て値を算出して、適当な出力フォーマットに解釈した後、出力情報として通知する。充足不能である場合とは、入力された制約形式の一覧の部分集合であって、互いに競合してすべてを充足できないような制約形式のリストが存在する事に相当する。これらは、UNSATISFIABLE COREと呼称されており、充足可能性判定をする過程で算出する手法が知られている。
前記限量記号を含む制約形式は、限量記号の引数が離散値である場合には、quantifier eliminationという手法を用いて限量記号を含まない制約形式に機械的に書き換える事が出来る事が知られている。また、限量記号の引数が連続値である場合にも、機械的に補助変数を追加して、線形計画法または非線形計画法のソルバが処理出来るような形に変換する手法が知られている。
限量記号FORALLを消去する一般的な手法は背理法であり、限量記号EXISTSを用いた形式に機械的に書き換えられて、充足可能性を判定する問題に帰着される。例えば、引数となる変数が所定の範囲の任意の値に対して充足解があるという条件は、所定の範囲内で充足解が無くなるような割り当て値は一つもない(UNSATisfiable)という制約形式に論理反転させて充足解の有無を判定して解けばよい。よって、本実施例で用いる充足可能性判定部は、入力情報の充足可能性を直接判定する代わりに、事前に限量記号を含まない形式に書き換えて、充足解を探索する機能を内部に有するものを用いて良い。
更に、二値関数Fは、別の複数の二値関数を論理和または論理積で連結したものであってよい。論理和及び論理積の任意の組み合わせで組み立てられた一般の二値関数は、機械的な変換を経て、CNF(Conjunctive Normal Form)形式、つまり論理積で連結した制約形式の論理和の形、に還元される事が知られている。
一般に、CNF形式に変換しさえすれば、充足可能性を高速に判定する多くの数理的手法を適用出来るようになる。一例として、論理和で分割された個々の部分制約形式であって、論理積で連結されたこの部分制約形式を構成する二値関数群毎に充足可能性を評価する等の計算機実装などで対処するか、または充足可能性判定に用いるソルバ自体が、論理和で連結された制約形式を一括して評価する方法も開発されており、離散値の場合はSMTソルバ(Satisfiability Modulo Theory)、連続値の場合はMINLPソルバ(Mixed Integer Nonlinear Programming)を用いる方法等が挙げられる。
図3は、複数の周囲動体が移動する開放動作環境にある自律システムの状況図を表す。本状況図では、すれ違うように移動する自転車に対して、自システムが正面から接近する場合を考える。
本例では、接触しないという強い安全要件、およびいずれの周囲動体にも正の相対速度で接触しにいかないという弱い安全要件の二つを用いる。弱い安全要件は、周囲動体が自システムに接触しにくる場合を許容する事を意味する。
平面を移動する事を強いられ、多数の周囲動体で混雑する動作環境では、強い安全要件が充足不能に陥る場合が必ず存在するが、弱い安全要件は、自システムが適切に動きさえすれば常に成立させられる可能性が高い安全要件であることに留意されたい。本実施例では一貫して、弱い安全要件を用いる。
周囲動体には、動作環境において慣例的に満たされている動作自由度、および物理的な限界から導かれる動作自由度の二つが見出される。それぞれの動作自由度に対応する制約形式を、通常時前提条件、及び最悪時前提条件と呼称する。
図3では、図示の都合により、過去の移動軌跡を線形外挿する等の手法で算出した軌跡をR0、通常時前提条件を満たす範囲で実現可能な任意の動作自由度の下で、検証期間とする所定時間以内に、所定の安全要件に違反する形でハザードを招く事が出来る軌跡の集合をR1,最悪時前提条件を満たす範囲で実現可能な任意の動作自由度の下で、所定時間以内に、所定の安全要件に違反する形でハザードを招く事が出来る軌跡の集合をR2とする。
この軌跡集合は、周囲動体が所定の前提条件下で所定時間以内に到達可能な領域とは違い、所定の安全要件に違反する軌跡の集合である為、自システムの状態、周囲動体の動作自由度や動作環境の状況により随時変形するという意味で不定形である。その為、一般的な形態を算出する事は難しいものの、少なくとも、R2の部分集合がR1,R1の一部である具体的な軌跡がR0となる包含関係が成立する。また、実際に周囲動体がとる軌跡は、周囲動体の自由意思で決まるものであり、予想軌跡から乖離する可能性も、軌跡集合R1から逸脱する可能性もあるが、軌跡集合R2を逸脱しない事は保証されるとする。
この保証が成立する限りは、最悪時前提条件に相当する動作自由度を満たす範囲で周囲動体が任意の挙動をしても安全要件に違反出来ない状況にある場合、自転車はハザードを起こす事が出来ず、よって本質的に安全であると保証される。例えば、左方から接近する自動車と自システムの計画軌道との間には十分に距離があり、前述した保証が成立する限り、自システムの計画軌道は本質的に安全である。
一方、この手法では予想軌跡R0または軌跡集合R1を用いた判定結果の正しさは保証されない。実際、図3で示される自システムは、予想軌跡R0と軌跡集合R1とは交差出来ず、通常時前提条件が成立する限りにおいて、接近する自転車と安全にすれ違うような計画軌道を描いていると判定される。しかし、自転車は、通常時前提条件とは無関係に、自由意思に基づいて将来軌道を決めており、自システムは、自転車の移動意図を知ることはできない。その為、自転車の動作自由度の範囲で、通常時前提条件を満たさないが最悪時前提条件を満たす範囲、つまり軌跡集合R2&!R1に属する動作をした場合にはハザードを招く動作が出来る状況にある。
その為、自システムは、通常時前提条件下で、実際にハザードを招く動作が実現可能となった時点より、最悪時前提条件下で、弱い安全要件に違反しない代替計画軌道の有無を判定する必要がある。この代替計画軌道が存在する限りにおいて、前記計画軌道に従って進む事もできて、また算出された代替計画軌道に切り替えて、前記のハザードを招く動作が出来ないという意味で本質的に安全な状況に回復することもできる。
この状況において、課された安全要件を検証する問題に本発明を適用する。
自律動作検証装置03は、後述の図8に示す通り、計画動作の安全性、動作時前提条件の成立確認、通常時前提条件下でのハザード発生可能性の判定、および最悪時前提条件でのハザード回避可能性を判定して、判定結果を通知する。
図4では、本問題に用いる変数の一覧を示す。特に、内部状態計測手段021を通じて取得した、自システムの内部状態値、自システムの動的状態を制御する動作制御命令値、周囲動体を含む動作環境を対象とした外界状態計測手段023を通じて取得した外界状態値、および前記周囲動体が取りうる動作自由度をモデル化する為に導入した仮想的な変数値である、周囲動体の動作制御命令値を用いる。
図5および図6では、制約形式変換部031に渡す各種入力情報の一覧を示す。図7は、前記入力情報を元に制約形式変換部031が出力する限量記号付き制約形式を表す。限量記号や各種二値関数は問題ごとに定義されるものであり、図7の出力形式は本状況図に即して設定した一例に過ぎない事に留意されたい。
図6に示した個々の制約形式を概説する。
自システムの動作時制約は、主として動的挙動を制御するための動作制御命令値をはじめとする、設計した通りの挙動をシステムが実現出来る仕様規定範囲から導かれるものである。上下限の値域、動作制御命令値の時間差分の上下限値域、及びシステムの動特性に起因した内部状態値の遷移に関する制約を例示した。
周囲動体の通常時前提条件は、自システムの動作時制約と同種であるが、仕様規定範囲よりも狭い制約条件であり、通常動作時に慣例的に満たされている、周囲動体の動作自由度を指定するものである。
一方、最悪時前提条件が前記自システムの動作時制約に相当し、機構的に実現可能な動作自由度の限界を指定するものである。
この二つの前提条件は、ハザード発生に関するリスクを判定する上で、異なる役割を果たす。つまり、周囲動体が通常時前提条件でハザード発生可能になるか否かを判定することでハザード発生のリスクを予見的に評価し、併せて最悪時前提条件下での代替計画軌道を用いて、本質的に安全な状況を回復することで対策する。
計画動作は、一例として自システムの内部状態値列の内、空間座標成分だけを指定する場合には、軌道と見做される点列情報を用いる。軌道からの乖離が所定上限未満となるような制約条件を用いる。
期待動作に相当する制約形式は、前記計画動作を実行した末に充足するべき条件にあたる。慣例的には、自システムが移動体である事が多く、期待動作として、目標領域への到達を支持するものが多い為、便宜上、自システムの内部状態値のみを引数に用いている。期待動作自体が、外界に適応して動作するたぐいのものである場合には、外界状態値と内部状態値を併用して記述すればよい。
安全要件に相当する制約形式は、内部状態値および外界状態値を併用したものになる。前述の強い安全要件の場合には、空間座標の相対的な関係だけで決まる制約条件式を用いればよい。
図7は、制約形式変換部が出力する限量記号付き制約形式の一形態である。判定項目ごとに、具体的な限量記号付き制約形式の例を示す。以上の判定問題を連結した一連の処理フローを図9に示す。
各判定項目の評価を開始する前に、入力情報である各種制約形式の妥当性を検証しておく必要がある。これは第一には、自律動作検証装置以外のモジュールに不具合があり、その影響が伝搬した結果、不正なデータが自律動作検証装置に供給されて誤判定をしてしまう事態への対策である。
入力情報として、動作時制約、通常時及び最悪時前提条件及びその整合性、計画動作、安全要件、および期待動作それぞれ単体の制約形式として、充足解があることを判定する。
充足解が無い場合には、不正な入力情報で合った事を通知する。これら事前処理をした後で、引き続く各種判定処理を開始する。
計画動作の安全性は、自システムの動作時制約の元で、指定された計画動作と期待動作と安全要件を満たすような動作制御命令値列の有無を判定する限量記号付き制約形式の充足可能性判定問題を解けばよい。
充足解が存在すれば計画動作の安全性が検証され、実際に充足解である動作制御命令値列を用いれば良い。逆に充足解が存在しないと判定された場合は、計画動作自体が前記動作時制約の下で、実現不可能であるか安全要件に違反するか、又は期待動作を達成できないかのいずれかである。充足可能性判定部に渡したすべての制約形式の一覧の内、UNSAT Coreに相当するような両立不能な制約形式が存在して、これを解析することで、前記計画動作の安全性を損なう原因を一意に特定出来る。
動作時前提条件の成立確認をする場合には、評価対象とする周囲動体の空間座標値列、つまり軌跡等に代表される外界状態値列を取り出し、所定の通常動作時前提条件下で、前記外界状態値列を実現するような動作制御命令値列の有無を判定する限量記号付き制約形式の充足可能性判定問題を解けばよい。
充足解が存在する場合には、前記評価対象の周囲動体は、通常時動作前提条件に相当する動作自由度の元で動作している事が検証された。
充足解が存在しない場合には、前記評価対象の周囲動体は、通常時動作前提条件に相当する動作自由度を逸脱し、最悪時前提条件に相当する動作自由度の元で動作をしている事を意味する。この判定結果を得た時点より、ハザード回避可能性を判定する処理を開始するのが望ましい。
引き続き、通常時前提条件と最悪時前提条件の整合性を確認する場合も、同様に限量記号付き制約形式の充足可能性判定問題に帰着される。これは、両制約条件が、図3で示した軌跡集合R1およびR2のような包含関係になっていない不正な条件が指定されている場合を検出する為に用いるものである。最悪時前提条件を満たすが通常時前提条件を満たさないような、周囲動体の動作制御命令値列が一つも存在しない(UNSATisfiable)であるか否かを判定すればよい。
充足解が存在しない場合には、両前提条件は整合している事が検証された。
一方、充足解が存在する場合には、具体的な割り当て値となる動作命令値列が、所望の不整合を招く解となっている。
一方、充足解が存在する場合には、具体的な割り当て値となる動作命令値列が、所望の不整合を招く解となっている。
ハザード発生可能性を判定する問題は、通常時前提条件下で任意に取りうる、選択した周囲動体の動作制御命令値列の内、自システムの動作制約、自システムの計画動作、自システムの期待動作に関する制約条件を満たしながら、所定の安全要件、望ましくは強い安全要件、を満たさないような充足解の有無を判定する問題を解けばよい。
充足解が存在する場合には、安全要件を満たさないという意味でハザードを招く動作を前記周囲動体が取ることが出来る事を意味する。この時、具体的な割り当て値から前記周囲動体の動作制御命令値列を取り出して実際にそれを設定することで算出される外界状態値列を復元する等して、ハザードに到る具体的な時系列の遷移過程を得る。
充足解が存在しない場合には、通常時前提条件が成立する限り、周囲動体はハザードを招く動作を出来ず、計画動作は安全である事が検証された。
ハザード回避可能性を判定する問題は、最悪時前提条件化で任意に取りうる、選択した周囲動体の動作制御命令値にも関わらず、自システムの期待動作と弱い安全要件を満たし、かつ自システムの動作時制約を満たすような動作制御命令値列が存在するか否かを判定する問題を解けば良い。
充足解が存在する場合には、周囲動体が、最悪時前提条件が満たされる範囲で任意の動作をしても、算出された代替計画軌道を用いれば、安全要件違反に相当するハザードを招かない事が検証された。充足解から、自システムの動作制御眼いれ値列を取り出して制御入力値列として用いて、代替計画動作を実現すればよい。
充足解が存在しない場合には、安全要件に違反する不都合な動作をとり、ハザードを招くことができる周囲動体がある事を意味する。この場合には、ハザードに到る時系列の外界状態値列を通知する。
各判定過程で用いるデータ及び通知情報を図10のフォーマットに合わせた上で、すべて記録装置04に格納し、登録時点、登録期限を有効データとして登録する。
ここで、すべての判定結果は、時系列で変化する外界状態や内部状態の計測値を前提としたものであり、自システムが動作する過程でこれらのデータが更新されていく為、それぞれの格納データには有効期間を設定する必要があることに留意されたい。よって、記録装置に格納されたデータの内、有効期限を超えたデータをすべて無効にして登録情報を削除して、一連の処理を終了する。
(実施例2)
図11は、図1で開示した自律動作検証装置を備えた自律制御装置及び自律システムの構成例を示す。自律システムの典型的な構成は、内部状態計測手段021、外界状態計測手段022、自律制御装置03、駆動装置028のハードウェアで構成されるものである。
(実施例2)
図11は、図1で開示した自律動作検証装置を備えた自律制御装置及び自律システムの構成例を示す。自律システムの典型的な構成は、内部状態計測手段021、外界状態計測手段022、自律制御装置03、駆動装置028のハードウェアで構成されるものである。
自律制御装置02には、期待動作025、および安全要件026を入力して、動作計画手段033が検証前計画動作034を算出する。自律動作検証装置を備えない自律システムは、前記検証前計画動作が正しい事を暗黙のうちに前提として検証済み計画動作035と見做したうえで、そのまま制御装置036に出力するものである。
一方、自律動作検証装置03を搭載した自律制御装置02は、検証前計画動作034が不正であって制御装置036にそのまま出力されてしまうことで引き起こされるハザードを回避するための安全機構の役割を果たす。典型的な構成例は、前記検証前計画動作034を受け取り、各種判定項目を評価した上で、通知情報036を動作計画手段に返すものである。
動作計画手段033は、通知情報を元に、ハザード要因があれば再度、検証前計画動作034を再度演算するか、またはハザード要因を回避する代替計画動作で上書きして、検証済み計画動作035とする。
(実施例3)
図12は、図1で開示した自律動作検証装置02を備えた自律制御装置02及び自律システム01であって、自律動作検証装置03の内部で行われる判定処理フロー及び通知情報を、図13に示される処理フローに従い、図14に示される外観の提示装置等に出力する構成例を示す。
(実施例3)
図12は、図1で開示した自律動作検証装置02を備えた自律制御装置02及び自律システム01であって、自律動作検証装置03の内部で行われる判定処理フロー及び通知情報を、図13に示される処理フローに従い、図14に示される外観の提示装置等に出力する構成例を示す。
提示装置は、図13に示される通り、動作時制約の不正通知、周囲動体の通常時前提条件の不正通知、通常時前提条件および最悪時前提条件の不整合の通知、安全要件の不正通知、期待動作の不正通知を受信した場合には、システム異常ランプ0271を点灯させる処理を実行する。
指定された計画動作の不正通知、または計画動作の異常通知を受信した場合には動作計画手段以上のランプ0272を点灯させ、必要に応じて自律制御装置02が異常時停止処理をしても良い。
通常時前提条件に違反している周囲動体の通知を受信した場合には、提示装置内の表示画面0273に、危険動作の可能性がある動体として強調表示する。
ハザードを招く事が出来ると判定された周囲動体の情報とハザードに到る時系列の外界状態値列の通知を受信した場合には、ハザードを招く前記周囲動体の状態値列Zの空間座標成分を取り出して連結した危険軌跡データを、提示装置内の表示画面0273に表示する。
最後に、周囲動体によるハザードを回避する代替計画動作の有無の判定結果の通知を参照する。
代替計画動作が無い場合には、回避不能のハザードを招く周囲動体を特定して、ハザードを招く周囲動体の状態値列の空間座標成分を取り出して連結した危険軌跡データを、提示装置内の表示画面0273に表示する。
代替計画動作が無い場合には、回避不能のハザードを招く周囲動体を特定して、ハザードを招く周囲動体の状態値列の空間座標成分を取り出して連結した危険軌跡データを、提示装置内の表示画面0273に表示する。
逆に代替計画動作がある場合には、充足解の一部を成す内部状態値列の空間座標成分を取り出して連結した回避軌跡データを、提示装置内の表示画面0273に表示する。
提示装置の第一の意義は、完全にソフトウェアで処理される自律システムの動作安全性を保証する過程で、本発明で開示した自律動作検証装置内部のハザードリスク判断と自システムの制御に関わる演算過程を外部、特に自律システムの検証、認証担当者が観測可能な形にすることにある。
また、提示装置の第二の意義は、自システムが決定可能な範囲では期待動作を充足できないような動作状況にある場合に、周囲動体との意思疎通を通じた解決をする機能を実現する手段を提供する事にある。
周囲動体は自由意思で移動意図や将来軌道を決めており、自システムがその移動意図を知ることもできないことは既に述べた。しかし、そもそも、周囲動体からも、自システムの移動意図や将来軌道を観察することができない。この為、多数の周囲動体が存在する混雑状況では、自システムが制御可能な範囲だけに限定して、整合的に、自システムの期待動作を満たすような計画動作を算出する事が難しく、デッドロックを招くような状況が実際に存在する。そのような状況において、自システムの円滑な動作を阻害すると自律動作検証装置が見なしているハザード判定結果の具体的な通知情報を提示装置に出力し、周囲動体がその通知に基づいて回避動作をとることを促すか、又は交通規則として制定することで、そのような状況を解決出来る。
図14に示した提示装置は、主として前記第二の意義を果たすべく構成されたものであって、図9で通知した情報を用いて、図14に示した処理フローを経て周囲動体に対して提示する画面を示したものである。提示装置027には、システム異常ランプ0271及び動作計画手段異常のランプ0272は、自システムが正しい動作を出来ない可能性がある事を外部に示す為に有用であり、表示画面0273にて通常時前提条件に違反すると判定された、危険動作の可能性があると判定した周囲動体の情報と、ハザードを招く具体的な軌跡、これを元にして、自システムが実行しようとしている代替計画動作を出力する。
本発明は、公道を含む開放環境において動作する完全自律走行車、及び搭乗者の待機位置に向かう無人タクシーや無人レンタカーサービスに利用できる。また、周囲の走行車に接触せずに一定速度で走行するオートクルーズ機能や衝突回避機能を有する自動車に利用できる。また、鉱山、深地下、海底に代表される遠隔地において通信経路を通じて制御する作業機械であって、作業上の安全性に関する制約を満たすように自律的に判断して動作するものに利用できる。
01 自律システム
02 自律制御装置
021 内部状態計測手段
022 外界状態計測手段
023 動作時制約
024 動作時前提条件
025 期待動作
026 安全要件
027 提示装置
0271 システム異常ランプ
0272 動作計画手段以上のランプ
0273 検証に用いる有効データの表示画面
028 駆動装置
03 自律動作検証装置
031 制約形式変換部
032 充足可能性判定部
033 動作計画手段
034 検証前計画動作
035 検証済み計画動作
036 制御装置
04 記録装置
02 自律制御装置
021 内部状態計測手段
022 外界状態計測手段
023 動作時制約
024 動作時前提条件
025 期待動作
026 安全要件
027 提示装置
0271 システム異常ランプ
0272 動作計画手段以上のランプ
0273 検証に用いる有効データの表示画面
028 駆動装置
03 自律動作検証装置
031 制約形式変換部
032 充足可能性判定部
033 動作計画手段
034 検証前計画動作
035 検証済み計画動作
036 制御装置
04 記録装置
Claims (7)
- 自車の内部状態値を計測する内部状態計測手段と、
外界状態を計測する手段と、
前記内部状態値が所定の時点までに取りうる値域を限定する動作時制約を設定する動作時制約設定手段と、
外界計測手段を用いて取得した外界状態を用いて、前記外界状態が所定の時点までにとりうる値域を限定する動作時前提条件を設定する手段と、
前記内部状態および前記外界状態の関係を制約する安全要件を設定する手段と、
自システムが実行するべき動作を指示する期待動作を設定する期待動作設定手段と、
前記期待動作を達成する事を目的とする計画動作を算出する計画動作算出手段と、
前記動作時制約と前記動作時前提条件と前記安全要件と期待動作と前記計画動作をすべて限量子付き制約形式に変換する制約形式変換部と、
前記限量子付き制約形式の充足解の有無を判定する充足可能性判定手段と、を有し、
前記充足可能性判定手段は、自車が前記計画動作に基づき動作している時に前記限量子付き制約形式の充足可能性判定解を解く自律システム。 - 前記充足可能性判定手段は、
前記期待動作と前記安全要件の充足解の有無を判定する実現可能性判定機能と、
前記外界状態と前記動作時前提条件の充足解の有無を判定して、前記動作時前提条件に違反する危険動作をする対象を特定するハザード要因特定機能と、
前記動作時前提条件の元で前記安全要件に違反する前記外部状態の時系列値の有無を判定するハザード発生可能性判定機能と、
前記動作時前提条件の元で前記安全要件を充足する代替計画動作の有無を判定するハザード回避可能性判定機能と、
を有する請求項1に記載の自律システム。 - 前記充足可能性判定手段は、
前記実現可能性判定機能の結果に基づく計画動作の安全性と、
前記ハザード要因特定機能の結果に基づく危険動作をする対象と、
前記ハザード発生可能性判定機能の結果に基づくハザード要因と、
前記ハザード回避可能性判定機能の結果に基づく代替計画動作と、を前記計画動作算出手段に通知する請求項2に記載の自律システム。 - 前記充足可能性判定手段は、
前記限量子付き制約形式のデータを受け取る毎に、受け取ったデータにより前記各種機能により判定した結果のデータを、そのデータの登録時点及び有効期限と併せて記録手段に出力する請求項3に記載の自律システム。 - 前記動作計画算出手段は、
前充足可能性判定手段から前記代替計画動作を得た場合には、前記計画動作を前記代替計画動作に置換して、前記安全要件を充足する回復機能を有する事を特徴とする自律システム。 - 乗員への提示手段を有し、
前記充足可能性判定手段は、前記安全性と、前記危険動作をする対象と、前記ハザード要因と、前記代替計画と、を前記提示手段に通知し、
前記提示手段は、
前記計画動作の安全性がない場合、異常ランプを点灯する機能と、
前記危険動作をする対象を強調表示する機能と、
代替計画動作を表示する機能と、
を備える事を特徴とする請求項4に記載の自律システム。 - 動作時制約情報と動作時前提条件情報と安全要件情報と期待動作情報と計画動作情報とが入力され、前記入力された情報のすべてを限量子付き制約形式に変換する制約形式変換部と、
前記限量子付き制約形式の充足解の有無を判定する充足可能性判定部と、を有し、
前記充足可能性判定部は、自車が前記計画動作に基づき動作している時に前記限量子付き制約形式の充足可能性判定解を解く自律制御装置。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2016574564A JP6435351B2 (ja) | 2015-02-12 | 2015-02-12 | 自律動作検証装置および自律システム |
| US15/550,415 US10459446B2 (en) | 2015-02-12 | 2015-02-12 | Autonomous operation verification device and autonomous system |
| PCT/JP2015/053724 WO2016129067A1 (ja) | 2015-02-12 | 2015-02-12 | 自律動作検証装置および自律システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/JP2015/053724 WO2016129067A1 (ja) | 2015-02-12 | 2015-02-12 | 自律動作検証装置および自律システム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| WO2016129067A1 true WO2016129067A1 (ja) | 2016-08-18 |
Family
ID=56615380
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| PCT/JP2015/053724 Ceased WO2016129067A1 (ja) | 2015-02-12 | 2015-02-12 | 自律動作検証装置および自律システム |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US10459446B2 (ja) |
| JP (1) | JP6435351B2 (ja) |
| WO (1) | WO2016129067A1 (ja) |
Cited By (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2021509992A (ja) * | 2018-02-26 | 2021-04-08 | ニッサン ノース アメリカ,インク | 集中型共有自律走行車動作管理 |
| US11027751B2 (en) | 2017-10-31 | 2021-06-08 | Nissan North America, Inc. | Reinforcement and model learning for vehicle operation |
| US11084504B2 (en) | 2017-11-30 | 2021-08-10 | Nissan North America, Inc. | Autonomous vehicle operational management scenarios |
| US11113973B2 (en) | 2017-02-10 | 2021-09-07 | Nissan North America, Inc. | Autonomous vehicle operational management blocking monitoring |
| US11120688B2 (en) | 2018-06-29 | 2021-09-14 | Nissan North America, Inc. | Orientation-adjust actions for autonomous vehicle operational management |
| US11300957B2 (en) | 2019-12-26 | 2022-04-12 | Nissan North America, Inc. | Multiple objective explanation and control interface design |
| KR20220099916A (ko) * | 2021-01-07 | 2022-07-14 | 티유브이 에스유디 홍콩 리미티드 | 리스크들을 모델링 및 사정하기 위한 시스템 및 방법 |
| JP2022537798A (ja) * | 2019-05-08 | 2022-08-30 | ボルボトラックコーポレーション | 車両制御指令が将来の車両安全マニューバを除外するかどうかを判断するための方法 |
| US11500380B2 (en) | 2017-02-10 | 2022-11-15 | Nissan North America, Inc. | Autonomous vehicle operational management including operating a partially observable Markov decision process model instance |
| US11577746B2 (en) | 2020-01-31 | 2023-02-14 | Nissan North America, Inc. | Explainability of autonomous vehicle decision making |
| US11613269B2 (en) | 2019-12-23 | 2023-03-28 | Nissan North America, Inc. | Learning safety and human-centered constraints in autonomous vehicles |
| US11635758B2 (en) | 2019-11-26 | 2023-04-25 | Nissan North America, Inc. | Risk aware executor with action set recommendations |
| US11702070B2 (en) | 2017-10-31 | 2023-07-18 | Nissan North America, Inc. | Autonomous vehicle operation with explicit occlusion reasoning |
| US11714971B2 (en) | 2020-01-31 | 2023-08-01 | Nissan North America, Inc. | Explainability of autonomous vehicle decision making |
| US11782438B2 (en) | 2020-03-17 | 2023-10-10 | Nissan North America, Inc. | Apparatus and method for post-processing a decision-making model of an autonomous vehicle using multivariate data |
| US11874120B2 (en) | 2017-12-22 | 2024-01-16 | Nissan North America, Inc. | Shared autonomous vehicle operational management |
| US11899454B2 (en) | 2019-11-26 | 2024-02-13 | Nissan North America, Inc. | Objective-based reasoning in autonomous vehicle decision-making |
Families Citing this family (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10640111B1 (en) | 2016-09-07 | 2020-05-05 | Waymo Llc | Speed planning for autonomous vehicles |
| JP6431204B2 (ja) * | 2016-09-13 | 2018-11-28 | 株式会社日立情報通信エンジニアリング | 状態予測装置及び状態予測方法 |
| JP6638695B2 (ja) * | 2017-05-18 | 2020-01-29 | トヨタ自動車株式会社 | 自動運転システム |
| US11430071B2 (en) * | 2017-08-16 | 2022-08-30 | Mobileye Vision Technologies Ltd. | Navigation based on liability constraints |
| US10967861B2 (en) | 2018-11-13 | 2021-04-06 | Waymo Llc | Using discomfort for speed planning in responding to tailgating vehicles for autonomous vehicles |
| US10627825B2 (en) | 2017-11-22 | 2020-04-21 | Waymo Llc | Using discomfort for speed planning in autonomous vehicles |
| US11783701B2 (en) * | 2019-01-31 | 2023-10-10 | Nec Corporation | Communication control apparatus, communication system, communication control method, and non-transitory computer-readable medium |
| KR20200129045A (ko) * | 2019-05-07 | 2020-11-17 | 모셔널 에이디 엘엘씨 | 차량의 궤적을 계획 및 업데이트하기 위한 시스템 및 방법 |
| EP3940672A1 (en) | 2020-07-15 | 2022-01-19 | Advanced Laboratory on Embedded Systems S.r.l. | Assurance module |
| CN113810354B (zh) * | 2020-09-08 | 2022-06-14 | 北京航空航天大学 | 用于自治系统的数据认证方法及装置 |
| EP3979034B1 (en) | 2020-10-05 | 2025-01-01 | Advanced Laboratory on Embedded Systems S.r.l. | Safety monitor |
| EP4050430A1 (de) * | 2021-02-24 | 2022-08-31 | Siemens Aktiengesellschaft | Steuereinrichtung zum steuern eines technischen systems und verfahren zum konfigurieren der steuereinrichtung |
| US11814086B1 (en) * | 2022-10-20 | 2023-11-14 | Rivian Ip Holdings, Llc | Middleware software layer for vehicle autonomy subsystems |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2012226699A (ja) * | 2011-04-22 | 2012-11-15 | Toyota Motor Corp | 進路評価装置 |
| WO2014141351A1 (ja) * | 2013-03-11 | 2014-09-18 | 株式会社 日立製作所 | 自律制御装置 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7295925B2 (en) * | 1997-10-22 | 2007-11-13 | Intelligent Technologies International, Inc. | Accident avoidance systems and methods |
| JP5159369B2 (ja) * | 2008-02-29 | 2013-03-06 | 三菱電機株式会社 | 複数ロボットによる探索監視方法 |
-
2015
- 2015-02-12 WO PCT/JP2015/053724 patent/WO2016129067A1/ja not_active Ceased
- 2015-02-12 US US15/550,415 patent/US10459446B2/en not_active Expired - Fee Related
- 2015-02-12 JP JP2016574564A patent/JP6435351B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2012226699A (ja) * | 2011-04-22 | 2012-11-15 | Toyota Motor Corp | 進路評価装置 |
| WO2014141351A1 (ja) * | 2013-03-11 | 2014-09-18 | 株式会社 日立製作所 | 自律制御装置 |
Cited By (24)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US11500380B2 (en) | 2017-02-10 | 2022-11-15 | Nissan North America, Inc. | Autonomous vehicle operational management including operating a partially observable Markov decision process model instance |
| US11113973B2 (en) | 2017-02-10 | 2021-09-07 | Nissan North America, Inc. | Autonomous vehicle operational management blocking monitoring |
| US11027751B2 (en) | 2017-10-31 | 2021-06-08 | Nissan North America, Inc. | Reinforcement and model learning for vehicle operation |
| US11702070B2 (en) | 2017-10-31 | 2023-07-18 | Nissan North America, Inc. | Autonomous vehicle operation with explicit occlusion reasoning |
| US11084504B2 (en) | 2017-11-30 | 2021-08-10 | Nissan North America, Inc. | Autonomous vehicle operational management scenarios |
| US11874120B2 (en) | 2017-12-22 | 2024-01-16 | Nissan North America, Inc. | Shared autonomous vehicle operational management |
| US11110941B2 (en) | 2018-02-26 | 2021-09-07 | Renault S.A.S. | Centralized shared autonomous vehicle operational management |
| JP2021509992A (ja) * | 2018-02-26 | 2021-04-08 | ニッサン ノース アメリカ,インク | 集中型共有自律走行車動作管理 |
| US11120688B2 (en) | 2018-06-29 | 2021-09-14 | Nissan North America, Inc. | Orientation-adjust actions for autonomous vehicle operational management |
| US12134392B2 (en) | 2019-05-08 | 2024-11-05 | Volvo Truck Corporation | Method for determining if a vehicle control command precludes a future vehicle safety maneuver |
| JP2022537798A (ja) * | 2019-05-08 | 2022-08-30 | ボルボトラックコーポレーション | 車両制御指令が将来の車両安全マニューバを除外するかどうかを判断するための方法 |
| JP7541535B2 (ja) | 2019-05-08 | 2024-08-28 | ボルボトラックコーポレーション | 車両制御指令が将来の車両安全マニューバを除外するかどうかを判断するための方法 |
| US11899454B2 (en) | 2019-11-26 | 2024-02-13 | Nissan North America, Inc. | Objective-based reasoning in autonomous vehicle decision-making |
| US12001211B2 (en) | 2019-11-26 | 2024-06-04 | Nissan North America, Inc. | Risk-aware executor with action set recommendations |
| US11635758B2 (en) | 2019-11-26 | 2023-04-25 | Nissan North America, Inc. | Risk aware executor with action set recommendations |
| US11613269B2 (en) | 2019-12-23 | 2023-03-28 | Nissan North America, Inc. | Learning safety and human-centered constraints in autonomous vehicles |
| US11300957B2 (en) | 2019-12-26 | 2022-04-12 | Nissan North America, Inc. | Multiple objective explanation and control interface design |
| US11714971B2 (en) | 2020-01-31 | 2023-08-01 | Nissan North America, Inc. | Explainability of autonomous vehicle decision making |
| US11577746B2 (en) | 2020-01-31 | 2023-02-14 | Nissan North America, Inc. | Explainability of autonomous vehicle decision making |
| US11782438B2 (en) | 2020-03-17 | 2023-10-10 | Nissan North America, Inc. | Apparatus and method for post-processing a decision-making model of an autonomous vehicle using multivariate data |
| JP7299361B2 (ja) | 2021-01-07 | 2023-06-27 | ティーユーヴィー・エスユーディー・ホンコン・リミテッド | リスクをモデル化および査定するためのシステムおよび方法 |
| JP2022106685A (ja) * | 2021-01-07 | 2022-07-20 | ティーユーヴィー・エスユーディー・ホンコン・リミテッド | リスクをモデル化および査定するためのシステムおよび方法 |
| KR20220099916A (ko) * | 2021-01-07 | 2022-07-14 | 티유브이 에스유디 홍콩 리미티드 | 리스크들을 모델링 및 사정하기 위한 시스템 및 방법 |
| KR102820514B1 (ko) | 2021-01-07 | 2025-06-12 | 티유브이 에스유디 홍콩 리미티드 | 리스크들을 모델링 및 사정하기 위한 시스템 및 방법 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPWO2016129067A1 (ja) | 2017-10-26 |
| US10459446B2 (en) | 2019-10-29 |
| JP6435351B2 (ja) | 2018-12-05 |
| US20180032079A1 (en) | 2018-02-01 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| WO2016129067A1 (ja) | 自律動作検証装置および自律システム | |
| Webb et al. | Waymo's safety methodologies and safety readiness determinations | |
| Rajabli et al. | Software verification and validation of safe autonomous cars: A systematic literature review | |
| CN109417477B (zh) | 用于自动化车辆的安全架构 | |
| Majzik et al. | Towards system-level testing with coverage guarantees for autonomous vehicles | |
| Koopman et al. | Credible autonomy safety argumentation | |
| JP6381678B2 (ja) | 車両の、少なくとも半自動化された走行機能を果たすシステムを監視するための方法、装置、監視システムおよびコンピュータプログラム | |
| Bohrer et al. | A formal safety net for waypoint-following in ground robots | |
| EP2911074A1 (en) | Method for preparing ship safety assessment model and carrying out ship safety assessment using same | |
| Juez et al. | Safety assessment of automated vehicle functions by simulation-based fault injection | |
| Fulton et al. | Safe ai for CPS | |
| Rueß et al. | Safe AI--How is this Possible? | |
| Czarnecki | Software engineering for automated vehicles: Addressing the needs of cars that run on software and data | |
| Gallina et al. | Multiconcern, dependability-centered assurance via a qualitative and quantitative coanalysis | |
| Laval et al. | A methodology for testing mobile autonomous robots | |
| US20230027577A1 (en) | Safe Path Planning Method for Mechatronic Systems | |
| Serban et al. | Tactical safety reasoning-a case for autonomous vehicles | |
| EP3395643A1 (en) | Method for checking safety requirements of ssi-based data used in an interlocking control system | |
| Iqbal | Metamorphic testing of advanced driver-assistance systems: Implementing Euro NCAP standards on OpenStreetMap | |
| Paul et al. | Validation of safety necessities for a Safety-Bag component in experimental autonomous vehicles | |
| James Elizebeth et al. | Comparison of FTA and Stpa approaches: a brake-by-wire case study | |
| Carlan et al. | The Open Autonomy Safety Case Framework | |
| Minnerup et al. | Testing autonomous driving systems against sensor and actuator error combinations | |
| Morikawa et al. | Safety design concepts for statistical machine learning components toward accordance with functional safety standards | |
| Gleirscher | Hazard analysis for technical systems |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| 121 | Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application |
Ref document number: 15881942 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |
|
| ENP | Entry into the national phase |
Ref document number: 2016574564 Country of ref document: JP Kind code of ref document: A |
|
| NENP | Non-entry into the national phase |
Ref country code: DE |
|
| 122 | Ep: pct application non-entry in european phase |
Ref document number: 15881942 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |