論文の概要: The missing link: Developing a safety case for perception components in automated driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.13294v1
• Date: Mon, 30 Aug 2021 15:12:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-31 14:50:36.946806
• Title: The missing link: Developing a safety case for perception components in automated driving
• Title（参考訳）: the missing link: a safety case for perception components in automated driving
• Authors: Rick Salay, Krzysztof Czarnecki, Hiroshi Kuwajima, Hirotoshi Yasuoka, Toshihiro Nakae, Vahdat Abdelzad, Chengjie Huang, Maximilian Kahn, Van Duong Nguyen
• Abstract要約: 知覚は自動運転システム(AD)の重要な側面であり、機械学習(ML)に大きく依存している。 MLベースのコンポーネントの安全性を保証するという既知の課題にもかかわらず、最近、これらのコンポーネントに対処するユニットレベルの安全ケースの提案が登場した。 本稿では、知覚成分に特化して調整されたリンク引数に対する汎用テンプレートを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.43163823170716
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Safety assurance is a central concern for the development and societal acceptance of automated driving (AD) systems. Perception is a key aspect of AD that relies heavily on Machine Learning (ML). Despite the known challenges with the safety assurance of ML-based components, proposals have recently emerged for unit-level safety cases addressing these components. Unfortunately, AD safety cases express safety requirements at the system-level and these efforts are missing the critical linking argument connecting safety requirements at the system-level to component performance requirements at the unit-level. In this paper, we propose a generic template for such a linking argument specifically tailored for perception components. The template takes a deductive and formal approach to define strong traceability between levels. We demonstrate the applicability of the template with a detailed case study and discuss its use as a tool to support incremental development of perception components.
• Abstract（参考訳）: 安全保証は、自動運転(AD)システムの開発と社会的受容の中心的な関心事である。 知覚は、機械学習(ML)に大きく依存するADの重要な側面である。 mlベースのコンポーネントの安全性保証に関する既知の課題にもかかわらず、最近、これらのコンポーネントに対処するユニットレベルの安全ケースに関する提案がなされている。 残念なことに、adsafety caseはシステムレベルでの安全要件を表しており、これらの取り組みは、システムレベルでの安全要件とユニットレベルでのコンポーネントパフォーマンス要求をつなぐ重要なリンク議論を欠いている。 本稿では,知覚成分に特化したリンク引数のための汎用テンプレートを提案する。 テンプレートは、レベル間の強いトレーサビリティを定義するために、推論的かつ形式的なアプローチを取る。 テンプレートの適用性を詳細なケーススタディで実証し,知覚成分の漸進的発達を支援するツールとしての利用について考察する。

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