論文の概要: Event-Chain Analysis for Automated Driving and ADAS Systems: Ensuring Safety and Meeting Regulatory Timing Requirements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.18092v1
• Date: Sat, 22 Nov 2025 15:22:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-25 18:34:24.625403
• Title: Event-Chain Analysis for Automated Driving and ADAS Systems: Ensuring Safety and Meeting Regulatory Timing Requirements
• Title（参考訳）: 自動運転・ADASシステムにおけるイベントチェーン分析 : 安全確保と規制基準の整合性確保
• Authors: Sebastian Dingler, Philip Rehkop, Florian Mayer, Ralf Muenzenberger,
• Abstract要約: 本稿ではイベント・チェーン・モデリングに基づく構造化されたホワイトボックス手法を提案する。 Black-Boxのアプローチとは異なり、Event-Chain Analysisは各機能コンポーネントのタイミング動作について透過的な洞察を提供する。 本手法は、エンドツーエンドのタイミング制約の導出、モデル化、検証を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Automated Driving Systems (ADS), including Advanced Driver Assistance Systems (ADAS), must fulfill not only high functional expectations but also stringent timing constraints mandated by international regulations and standards. Regulatory frameworks such as UN regulations, NCAP standards, ISO norms, and NHTSA guidelines impose strict bounds on system reaction times to ensure safe vehicle operation. This paper presents a structured, White-Box methodology based on Event-Chain Modeling to address these timing challenges. Unlike Black-Box approaches, Event-Chain Analysis offers transparent insights into the timing behavior of each functional component - from perception and planning to actuation and human interaction. This perspective is also aligned with multiple regulations, which require that homologation dossiers provide evidence that the chosen system architecture is suitable to ensure compliance with the specified requirements. Our methodology enables the derivation, modeling, and validation of end-to-end timing constraints at the architectural level and facilitates early verification through simulation. Through a detailed case study, we demonstrate how this Event-Chain-centric approach enhances regulatory compliance, optimizes system design, and supports model-based safety analysis techniques, with results showing early identification of compliance issues, systematic parameter optimization, and quantitative evidence generation through probabilistic analysis.
• Abstract（参考訳）: 高度運転支援システム(ADAS)を含む自動運転支援システム(ADS)は、高い機能的期待だけでなく、国際規制や標準によって規定される厳しいタイミング制約も満たさなければならない。 国連規制、NCAP標準、ISO基準、NHTSAガイドラインなどの規制フレームワークは、安全な車両運用を確保するためにシステム反応時間に厳格な制限を課している。 本稿では、これらのタイミング課題に対処するため、イベントチェーンモデリングに基づく構造化されたホワイトボックス手法を提案する。 Black-Boxのアプローチとは異なり、Event-Chain Analysisは各機能コンポーネントのタイミング行動に関する透過的な洞察を提供する。 この観点は複数の規制とも一致しており、ホモロジション・ドシエは、選択されたシステムアーキテクチャが指定された要求に準拠するように適合する証拠を提供する必要がある。 本手法は,アーキテクチャレベルでのエンドツーエンドのタイミング制約の導出,モデル化,検証を可能にし,シミュレーションによる早期検証を容易にする。 詳細なケーススタディを通じて、このEvent-Chain中心のアプローチが規制コンプライアンスを強化し、システム設計を最適化し、モデルベースの安全分析技術をサポートし、コンプライアンス問題の早期発見、体系的パラメータ最適化、確率論的分析による定量的エビデンス生成を示す。

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