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前沿 | 识别危险状态并制定危害缓解策略的形式化方法
2021-11-23 18:41:22· 来源：轩辕实验室
本文来自实验室陈人杰的研究成果和学习笔记。该论文提出了一种形式化的建模方法，用于识别危险状态并制定危害缓解策略。考虑驾驶员、车辆和道路环境的交互，制定
本文来自实验室陈人杰的研究成果和学习笔记。
该论文提出了一种形式化的建模方法，用于识别危险状态并制定危害缓解策略。考虑驾驶员、车辆和道路环境的交互，制定达到最安全情况的策略。
定义：状态空间包含很多状态变量，如下表示：、
dom（s）包含s所在区域，可以是车/驾驶员/环境
首先对运行时危险缓解策略进行建模：
危害h各个阶段的模型
用一个布尔函数值模型来描述驾驶状态，其中pi为1时表示该项发生且参与到建模中
策略分析的风险结构
e:可以是危险，也可以是更复杂危险的一个因素
m:对故障的操作、主动或被动措施、紧急操作
这里的e和m都是属于A的
风险结构
具体场景：一辆自动驾驶车辆正驶离隧道，速度为30-90km/h，驶向的下一段场景是一个十字路口
对于整个状态空间，定义如下变量veh.loc (coor-dinate), veh.speedvec (vector of floats), renv.route (street segment map) drv.pos (enumeration).
然后为场景指定predicate：
下面的两个表分别代指了两种不同的危险事件A和L：
作者提出的想法：
-
可以对状态空间进行简化
-
为状态和转换加权
-
探索一种自动构建策略的方法
-
扩展为一次缓解多个集合在一起风险的可行策略
收获：虽然没有具体危害缓解策略的讲解和验证，但前面的定义方法和每个表对应的状态转移图都很有参考意义
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