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研究人员开发自动形式化方法 提高自动驾驶控制系统的安全性

2021-07-12 16:17:00来源:盖世汽车

盖世汽车讯 据外媒报道,日本国立情报学研究所(NII)和滑铁卢大学(University of Waterloo)的团队开发了一种自动两步形式化方法,使传统控制系统能够意识到传感器的不确定性,从而确保自动驾驶汽车和无人机的安全。

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(图片来源:https://www.eenewseurope.com)

即使在感知环境状态存在不确定性的情况下,该方法也可自动将传统控制软件转换为满足安全要求的模型,这对于无人机、自动驾驶汽车和卫星等自动系统至关重要。该方法还可生成公式,代表控制器软件可容忍不确定性程度。自动系统控制器软件根据周围环境采取行为,然而,实际上,系统可能感知到与真实值不同的值。如果控制器软件对错误感知值做出响应,可能会导致安全问题。例如,如果自动驾驶汽车传感器在1米内可以错误感知其他车辆的位置,那么其安全边缘距离至少为1米。

开发自动化转换过程非常复杂,因为在考虑真实值和感知值之间的差异时,开发人员还需要验证每种可能行为的安全性。不确定性程度也很难估算,而且感知的不确定性取决于控制器系统所处的情况,如是否有雾。NII研究人员Tsutomu Kobayashi表示,“这项研究旨在帮助开发人员将形式化建模方法应用到现实软件中,解决控制器系统关于感知和现实之间的差异问题。因此,开发人员可以专注于控制器行为的本质。我们相信该方法是有价值的,而且能以不同的方式进行扩展。”

该方法包括两个步骤。第一步是不确定性注入,将未感知不确定性的控制器的输入模型转化为中间模型。中间模型的行为与输入模型的行为相同,因此是不安全的。第二步是鲁棒化,将中间模型转换为可感知不确定性的安全模型,所生成的控制器的行为被更新,使其即使在不确定性下也能安全运行。

此外,研究人员还对所生成控制器的行为进行约束,确保其在不确定性条件下也能安全运行。然而,此种约束能否实现取决于不确定性。例如,如果传感器误判100公里以内其他车辆的位置,那么在很多情况下都无法保证安全。

该方法还以不确定性公式形式生成限制。开发人员可以使用该公式作为标准,从给定目录中选择合适的传感器。此外,该公式还可用于分析不确定性,如控制器与其他部件组合时,不确定度如何传输。该方法使不确定性感知和安全控制器的构造更加轻松和系统化,而且还可使开发人员能够灵活地分析各种感知不确定性情况。因此,该方法可提高控制器系统的整体安全性。

除了自动驾驶汽车外,该方法还可用于其他各种与外部环境交互的控制系统。该团队正在努力泛化该方法,以便能够处理更大范围的不确定性,如处理错误分类问题(物体分类器模块将物体分类为错误的类别)。