論文の概要: AI Safety Assurance in Electric Vehicles: A Case Study on AI-Driven SOC Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.03270v1
• Date: Wed, 03 Sep 2025 12:41:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 21:40:46.517595
• Title: AI Safety Assurance in Electric Vehicles: A Case Study on AI-Driven SOC Estimation
• Title（参考訳）: 電気自動車におけるAI安全保証--AI駆動型SOC推定の事例研究
• Authors: Martin Skoglund, Fredrik Warg, Aria Mirzai, Anders Thorsen, Karl Lundgren, Peter Folkesson, Bastian Havers-zulka,
• Abstract要約: 電気自動車(EV)における人工知能(AI)技術の統合は、安全保証に固有の課題をもたらす。 従来の評価手法は、AIベースの機能の評価を目標とせず、進化する標準とプラクティスを必要としている。 本稿では、最近リリースされたISO/PAS 8800とISO 26262を組み合わせることで、EVにおけるAIコンポーネントの独立評価を実現する方法について検討する。
• 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: Integrating Artificial Intelligence (AI) technology in electric vehicles (EV) introduces unique challenges for safety assurance, particularly within the framework of ISO 26262, which governs functional safety in the automotive domain. Traditional assessment methodologies are not geared toward evaluating AI-based functions and require evolving standards and practices. This paper explores how an independent assessment of an AI component in an EV can be achieved when combining ISO 26262 with the recently released ISO/PAS 8800, whose scope is AI safety for road vehicles. The AI-driven State of Charge (SOC) battery estimation exemplifies the process. Key features relevant to the independent assessment of this extended evaluation approach are identified. As part of the evaluation, robustness testing of the AI component is conducted using fault injection experiments, wherein perturbed sensor inputs are systematically introduced to assess the component's resilience to input variance.
• Abstract（参考訳）: 電気自動車(EV)における人工知能(AI)技術の統合は、特に自動車分野における機能的安全性を管理するISO 26262の枠組みにおいて、安全性を保証するためのユニークな課題をもたらす。 従来の評価手法は、AIベースの機能の評価を目標とせず、進化する標準とプラクティスを必要としている。 本稿では、最近リリースされたISO/PAS 8800とISO 26262を組み合わせることで、EVにおけるAIコンポーネントの独立評価を実現する方法について考察する。 AI駆動の充電状態(SOC)バッテリ推定は、そのプロセスを実証する。 この拡張評価手法の独立性評価に関連する重要な特徴を同定した。 評価の一環として、AIコンポーネントのロバストネステストは、障害注入実験を用いて実施され、入力分散に対するコンポーネントのレジリエンスを評価するために、摂動センサ入力を体系的に導入する。

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