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构建高度自动化车辆安全验证的综合策略
随着自动驾驶技术的不断发展，验证高度自动化车辆（HAVs）的安全性成为一个极为重要的挑战。仅仅依赖于大规模的道路测试活动的HAV安全验证策略显然是不够可行的。尽管仿真和边缘案例场景测试能够降低验证成本，但如果不采用更为细致入微的验证数据收集和安全分析方法，很难为全面部署提供足够的保障。
挑战与解决方案
突破道路测试的限制
大规模道路测试虽然是验证HAV安全性的一种方式，但其资源和时间消耗庞大。我们需要超越这一限制，引入更加全面、高效的验证策略。
仿真与边缘案例测试的补充作用
仿真和边缘案例测试在验证中起到了重要的辅助作用，可以有效降低验证成本。然而，仅仅依赖于这些技术可能无法提供对全面部署的足够保障，因此需要更为深入的验证方法。
测试精度的关键作用
采用更高精度的测试方法有助于明确验证过程中低精度测试所涉及的假设和简化，而不仅仅是通过采样复制得到低精度结果。这样的方法确保对系统能力和局限性有更为准确的认识。
分阶段测试目标的拆分
将测试目标分为不同的阶段有助于优化验证流程，包括需求验证、环境模型充分性、自主性正确性、自主性稳健性以及测试场景充分性。每个阶段的验证都对整体安全性评估有贡献。
隐式设计与自主性要求的可观测性
针对隐式设计和机器学习训练数据集等自主性方法，可以在架构中建立可观测点，以确保车辆通过正确的测试是基于正确的原因。这一原则对于提高HAV安全性验证的效率和效果至关重要。
综合验证计划
在验证HAV安全性时，我们提倡采用分阶段验证计划，其中包括“驾驶员测试”和生命周期监测。这样的计划明确管理验证不确定性，为安全验证工作提供更加清晰的路线图。
结论
通过采用上述原则和方法，我们可以构建一个更为全面、高效的高度自动化车辆安全验证策略。这不仅有助于降低验证成本，同时为自动驾驶技术的可持续发展提供了坚实的安全基础。在未来，随着技术的不断演进，我们需要不断改进验证方法，以适应日益复杂和智能化的自动驾驶系统。
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