論文の概要: Challenges of engineering safe and secure highly automated vehicles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.03544v1
- Date: Fri, 5 Mar 2021 08:52:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-08 14:45:57.814709
- Title: Challenges of engineering safe and secure highly automated vehicles
- Title（参考訳）: 安全・安全高自動化自動車の課題
- Authors: Nadja Marko, Eike M\"ohlmann, Dejan Ni\v{c}kovi\'c, J\"urgen Niehaus,
Peter Priller, Martijn Rooker
- Abstract要約: 本稿では,安全,安全,信頼性,信頼性の高い高度自動走行車(hav)を実現する上で,まだ克服すべき課題をまとめる。
havを実現する上での4つの課題は、継続的デプロイ後のシステム改善の実現、不確実性と不完全な情報の処理、機械学習コンポーネントによるhavの検証、予測である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: After more than a decade of intense focus on automated vehicles, we are still
facing huge challenges for the vision of fully autonomous driving to become a
reality. The same "disillusionment" is true in many other domains, in which
autonomous Cyber-Physical Systems (CPS) could considerably help to overcome
societal challenges and be highly beneficial to society and individuals. Taking
the automotive domain, i.e. highly automated vehicles (HAV), as an example,
this paper sets out to summarize the major challenges that are still to
overcome for achieving safe, secure, reliable and trustworthy highly automated
resp. autonomous CPS. We constrain ourselves to technical challenges,
acknowledging the importance of (legal) regulations, certification,
standardization, ethics, and societal acceptance, to name but a few, without
delving deeper into them as this is beyond the scope of this paper. Four
challenges have been identified as being the main obstacles to realizing HAV:
Realization of continuous, post-deployment systems improvement, handling of
uncertainties and incomplete information, verification of HAV with machine
learning components, and prediction. Each of these challenges is described in
detail, including sub-challenges and, where appropriate, possible approaches to
overcome them. By working together in a common effort between industry and
academy and focusing on these challenges, the authors hope to contribute to
overcome the "disillusionment" for realizing HAV.
- Abstract（参考訳）: 自動運転車に10年以上も注力してきた私たちは、完全自動運転というビジョンが現実になるための大きな課題に直面している。
同様の「幻滅」は、自律型サイバーフィジカルシステム(cps)が社会的な課題を克服し、社会や個人にとって非常に有益である他の多くの領域でも当てはまる。
自動車分野、すなわち。
例えば、高度自動化車(HAV)は、安全で安全で信頼性が高く、信頼性の高い高度自動化リスプを達成する上で、依然として克服すべき大きな課題をまとめたものです。
自律型CPS。
私たちは技術的な課題に固執し、(法的な)規制、認定、標準化、倫理、社会的受容の重要性を認めています。
havを実現する上での4つの課題は、継続的デプロイ後のシステム改善の実現、不確実性と不完全な情報の処理、機械学習コンポーネントによるhavの検証、予測である。
これらの課題のそれぞれは、サブチャレンジを含む詳細に説明され、適切な場合、それらを克服するための可能なアプローチです。
業界とアカデミーの共通の努力で協力し、これらの課題に焦点を当てることで、著者はHAVを実現するための「幻滅」の克服に貢献したいと考えています。
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