自動運転技術安全評価の標準化に向けたメゾスコピックモデルの提案

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タイトル別名
  • "Standardization of Data Formats, Metadata and Protocols for the Safety Assessment of Automated Driving Systems: A Mesoscopic Analysis"
  • ジドウ ウンテン ギジュツ アンゼン ヒョウカ ノ ヒョウジュンカ ニ ムケタ メゾスコピックモデル ノ テイアン

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説明

<p>昨今，自動走行システムの期待性能水準と評価基準を明確化する各国の取り組みが推進され，ドイツ経済エネルギー省（BMWi）が主導するPegasus Research Projectが注目されている．ことに2017年11月の中間報告では，安全性評価フレームワーク構築として，自動走行車の機能要件定義・データ表現（Requirements Definition & Convert for Database），走行データの効率的処理（Data Processing），テストシナリオ編纂・蓄積（Scenario Compilation / Database），安全性評価（Assessment of Highly Automated Driving Function）の4項目が示された．国内でも自動車企業およびサプライヤーから構成される日本自動車工業会などが，国内道路状況の特殊性も鑑みたシナリオの網羅性について課題解決に取り組んでいる．そこでは，Open-Senario, Open-Driveによるデータ表現標準化，シミュレーション環境プロトコルの統一に加え，適切なメタデータ表現の議論が進む．これまでシナリオ・自車動作分類等は，熟練ノウハウとして各自動車企業が試行錯誤し蓄積してきたものであるが，その一般性，網羅性，標準化については，協調領域-競争領域技術間の境界領域として十分な整備が進んでいなかった現状がある．本研究では，専門技術者の熟慮の上，人が作成した分類情報が，網羅性を確保しているかどうかの検証方法として，詳細パラメータの組合せ爆発問題に直面することを回避するメゾスコピックモデルによる方法論を提案する．</p>

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