机器学习
和DNN的应用
自动驾驶安全白皮书是全球第一份系统性解构自动驾驶安全性与可靠性的技术文件,全面涵盖功
能安全、预期功能安全、信息安全、测试与验证等领域,为包括行业和监管机构在内的受众提供
最先进的自动驾驶安全解决方案参考。
此份白皮书联合产业链内全球最顶尖11家公司的安全专家共同撰写发布。
进一步了解文件《自动驾驶安全第一》
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自动驾驶基本能力要求
(FuSa/SoTIF/信息安全)
现实基本能力的关键元素
基本架构
V&V的方法与挑战
测试的数量与质量
相关元素的V&V
仿真与场地测试
道路车辆:
预期功能安全(SOTIF)
道路车辆:功能安全
道路车辆:网络安全工程
地理信息:数据质量
地理信息:
数据供应的质量保证
质量管理体系: ISO 9001:2008
用于汽车生产件及相关服务件的
组织的具体要求
信息技术词汇第1部分:
基本术语
系统与软件工程:
系统寿命循环过程
人为因素
机器学习
和DNN的应用
高精地图
等非传统汽车部件的引入
传感器
的技术能力的局限性
《安全可靠的自动驾驶地图》是Elektrobit 与百度联合发布的业界第一份全面探讨高精地图安全的技术文档。
白皮书集成了ISO 26262, SOTIF ,Safety in use等安全分析方法以及地图质量相关标准,为相关的从业人员提供安全实践的参考以及为未来相关标准的制定奠定基础。
进一步了解文件《安全可靠的自动驾驶地图》
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可靠和安全地图 | |||
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用例 | 安全区域之间的相互关系 | 安全要求的推导 | 地图/实现偏差作为新的故障类型 |
4种类型,17种地图/实现偏差来源: | |||
地图不准确 | 地图数据错误(9个来源) | 现实变化(4个来源) | 地图更新中断(3个来源) |
剩下的挑战 |