自動車両産業向けRFID安全保護

大規模な実装上の自己運転車は、トラフィックの死、怪我や混雑を大幅に削減し、誰もがより安く、より柔軟でより生産的な輸送手段を得ることができるなど、大きな経済と社会的利益をもたらす可能性があります。 IntelのMobileyeは、モデルの革新的なフレームワークを開発しました。 それは2つの基本的な柱のまわりを巻き戻します: 1) 証明された保証、および 2) 経済的なスケーラビリティ。 この記事では、このモデルのセキュリティサポートをより多くの読者に紹介しています。

プログラム概要

当社の提案モデルは、AVシステムの設計と検証のために、より詳細な、実用的かつ効果的なソリューションを提供します。 以下は、次のステップで注目に値すると思われる領域の要約であり、提案するソリューションです。

1、パイロット車両と衝突してAVの責任の迅速で正確な評価と決定のための所定のルールのセット:

映像1はフォローを記述します。 車を外に運転していると間違って何かがあり、AVに当たると、衝突を避けるためにAVのやり方はありません。 しかし、これはいつも起こっているので、AVを禁止しても、それは汚れです。 結論は、機械的故障や外部の力を含む、事故につながる可能性がある任意の有用なAVが状況を伴うことです。

映像1に示すように、中央車は絶対安全を保証することができません

障害の正式なモデルは、AVシステムによる事故を回避するために決定(運転ポリシー)ソフトウェアの作成を可能にします。 効果的な方法で検証することもできます。

Mobileyeは、責任あるセキュリティ(RSS)と呼ばれるシステムを設計しました。 RSSは、AVシステムがAVの事故を引き起こす可能性があるコマンドを発行しない、ビューの計画と決定のポイントから保証します。

どのように安全ですか? 当社のシステムは、トラフィック事故において、何十億時間にも及ぶ運転回数が3つあることを検証することができます。 人間の運転からの死亡率は、百万時間あたりの1つのトラフィックの死亡率です(つまり、米国におけるトラフィックの死亡数は、2016年4万と比較して年間約40です)。

当社の安全方法の詳細

練習では、AVは2つのことを知る必要があります。

安全状態:他の車が予測不可能な行動を取る場合でも、AVが事故を引き起こしない状態です。 デフォルトの緊急ポリシー:これは、AVが安全な状態を維持または戻すために使用できる最も積極的な回避策を定義する概念です。

練習に切る

RSSは、同じ原理を使用して、この状況を処理するための良い能力を持っています。 変数のセットに基づいて、AV周辺のセキュリティチャネルを計算することができます。 ヒト主導車(以下ピクチャード)が衝突前の通路に違反した場合、車両の責任となります。 AVは、対照的に、他の車両の周囲の安全な通路を継続的に計算し、スペースに違反するコマンドを発行しません。

写真2:車両の周りの計算された安全な通路は、マヌーバーのカットの場合の故障を決定します

限られた認識と省略されたオブジェクトを扱う

これを考慮する: C0は、建物のブロックのトラフィックを通りに駐車場から取り出しようとしています。 人間のドライバーの行動は、周囲の制限が排除されるまで、ゆっくりと道路に統合し、より多くの視野を得ることです。 しかしながら、交通速度や交通量が露出した時など、ドライバーは想定しています。 RSSが最大限の合理的な速度を計算するという仮定は、Vlimit(道路速度制限に基づいて動的)と呼ばれます。 この情報では、C0 が AV の場合、ピーク時にどのくらいの頻度を把握し、C1 をブレーキするチャンスを与えます。 C1 が Vlimit や collides よりも高速の場合、C1 のエラーになります。 逆に、C1がAVである場合、それを見ることができない車があり、駐車場を離れたいと仮定すると、それはより慎重であり、中央車線にさらに運転します。

映像3、RSSには、他のオブジェクト(車両、歩行者など)がブロックされる状況が含まれます。

すべての道路構造にRSSを拡張するには、ルート優先、双方向トラフィック、トラフィックライト、非構造道路、非構造道路が含まれます。