如何确保自动驾驶的安全性？自动驾驶技术安全体系如何？

确保自动驾驶技术的安全性和稳定性是自动驾驶技术发展的关键所在。以下是一些关键措施和原则：

1. 车辆的安全设计：自动驾驶汽车的安全性取决于其设计和工程解决方案。因此，必须在车辆的设计阶段充分考虑安全性、稳定性、可靠性和耐久性等因素，并在生产过程中将这些因素纳入生产标准。

2. 车辆的测试和验证：在推广自动驾驶技术之前，必须对车辆的自动驾驶功能进行全面的测试和验证。测试和验证包括针对车辆的各种可能情况进行大规模的模拟测试，以保证车辆在不同的环境下和不同的道路条件下都能保持其预期的安全性和稳定性。

3. 数据的准备和处理：自动驾驶汽车需要收集各种数据，如车速、方向、环境等。为了确保车辆的安全性，保证数据的准确性很重要。这需要车辆配备先进的传感器和数据处理技术，以便产生高质量和准确的数据。4. 人员的培训和教育：自动驾驶汽车的驾驶者需要接受严格的培训和教育，他们需要了解自动驾驶汽车的特殊行驶方式，并理解如何处理紧急情况。在自动驾驶汽车航行期间，驾驶员应时刻保持警惕，以便在紧急情况下随时接手控制权。

5. 标准的制定和执行：标准的制定和执行是确保车辆的安全性和稳定性的重要途径。如ISO 26262标准、车辆，道路和建筑物之间的标准接口协议(例如DSRC和5G)，都是对自动驾驶汽车行驶的必要标准。

自动驾驶的安全性是当今业界和社会的热点关注之一，自动驾驶到底安不安全?到底可不可靠?人们不禁会问，自动驾驶的安全性是否是像薛定谔的猫一样充满了不确定性，充满了未知呢?

对于这个问题，驭势人给出的回答：自动驾驶安全不是薛定谔的猫!

对安全与风险的理解

首先让我们来理解一下安全和风险的含义。安全的通用定义是人类在生产过程中将系统的运行状态对人类的生命财产环境可能产生的损害，控制在人类不感觉难受的风险水平以下的一种状态。

再来看看汽车行业几大安全标准给出的安全定义：

ISO 26262功能安全标准：不存在由于电子电气及可编程系统的错误行为引发危害而产生的不合理风险。

ISO 21448 预期功能安全：不存在由于功能不足或者合理可预见的人员误用引发危害而产生的不合理风险。

ISO 21434道路车辆网络安全标准：不存在由于网络干扰攻击或者信息泄露引发危害而产生的不合理风险。

从以上对于安全的定义可以看出，安全是一种状态的定义，可能是对人的损害，可能是系统的错误行为，或者是功能局限，或者是人的误用，或者受到了干扰攻击等。这些不好的状态还有一个度量值，超过这个度量值就是风险。

安全性工作，就是希望从技术上采用一些安全机制和安全措施，能够逐渐把风险降到一个合理可接受的状态。按照墨菲定律，一般小概率事件或者不好的事情一定会发生，所以没有任何事物是不存在风险的。因此安全也是指有一种允许可接受的风险状态，并不是绝对的零风险。

理解了安全和风险，我们再来看一下自动驾驶的安全技术体系。

自动驾驶技术安全体系

随着安全技术途径的不断演进，安全维度和边界的不断拓展，自动驾驶安全目前主要包括几个维度。首先是基础安全，我们把它称之为安全的基石，能够确保自动驾驶有基本的安全能力;

第二个维度是功能安全，这是安全的内涵，确保自动驾驶有应对系统软硬件故障或失效，合理控制风险的能力;

第三个维度是预期功能安全，是对安全的期待，确保自动驾驶有应对由于系统局限、环境影响、人员误用等非故障场景引发危险、引发危害风险的能力;

最后一个维度是网络信息安全，它是安全的一个新维度，确保自动驾驶系统有应对网络攻击、信息泄露等危害风险的能力。

针对这几大安全维度，分别有相关的安全标准可以遵照参考和执行，这就构成了自动驾驶相关的技术安全体系。

022年8月17日,文远知行WeRide发布新一代自动驾驶通用技术平台WeRide One。据悉,文远知行WeRide One能够高效实现城市场景内不同车型的自动驾驶应用落地,它涵盖了行业领先的全栈式自动驾驶软件算法、灵活的自动驾驶模块化硬件方案,以及全能可靠的云架构平台。

目前,WeRide One已运用于文远知行智慧出行、智慧公交、智慧货运等场景下,涵盖自动驾驶出租车、自动驾驶小巴、自动驾驶货运车、自动驾驶环卫车等产品的研发、应用于交付之中。

文远知行新一代WeRide One基于“安全为先”的设计理念,其算法层面和系统层面都采用全冗余安全设计,以确保软件层和硬件层在所有无人驾驶场景下,均可确保安全运行。同时,WeRide One构架下的远程控制平台,能够在复杂的交通路况中维自动驾驶车辆提供额外的辅助,进一步提升了自动驾驶车辆行驶过程中的安全性。

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多重传感器感知上的升级,让检测精度超过99%,轮廓误差小于5厘米,并全面实现感知冗余;在预测模块上,持续优化深度预测模型,其预测算法对于运动物体位移估计的平均预测误差控制在0.2米内,可以精准预测97%的自行车加塞行为和98%的汽车加塞行为,从而提升决策的质量,减少车辆在复杂交通中陷入拥堵困境的几率。