（EU）2022/1426自动驾驶系统ADS法规解读及认证测试要求⑨终结篇
1.背景和意义2.前沿、范围、定义3.1426对ADS认证信息文档要求4.1426对ADS的性能要求5.ADS合规评估6.1426对ADS的测试要求7.仿真工具链及定期安全报告要求3.3.5 危急程度评估整个工具链中使用的仿真模型和仿真工具应根 ...
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| 1.背景和意义 2.前沿、范围、定义3.1426对ADS认证信息文档要求4.1426对ADS的性能要求5.ADS合规评估6.1426对ADS的测试要求7.仿真工具链及定期安全报告要求 3.3.5 危急程度评估 整个工具链中使用的仿真模型和仿真工具应根据其在最终产品中出现安全错误的情况下的影响进行调查。建议的临界性分析方法源自ISO26262，该方法要求对开发过程中使用的一些工具进行限定。为了得出模拟数据的临界性，临界性评估考虑以下参数： （a）对人类安全的后果，例如ISO26262中的严重等级。 （b）M&S工具链结果影响ADS的程度。下表提供了一个危急程度评估矩阵来演示此分析。制造商可以根据其特定用例调整此矩阵。
3.4 验证 3.4.1M&S的验证涉及对创建和构建整个工具链的概念/数学模型的正确实施进行分析。验证通过确保单个工具不会对一组无法测试的输入表现出不切实际的行为来提高M&S的置信度。该程序基于下文描述的步骤方法，包括代码验证、计算验证和灵敏度分析。 3.4.2 代码验证 代码验证涉及测试的执行，以证明没有数值/逻辑缺陷影响仿真模型。 （a）制造商应记录正确代码验证技术的执行情况，例如静态/动态代码验证、收敛分析和与精确解决方案的比较（如果适用）。 （b）制造商应提供留档，表明在输入参数领域的探索足够广泛，能够识别M&S工具不稳定或不切实际行为的参数组合。参数组合的覆盖度量可用于展示模型行为所需的探索。 （c）只要数据允许，制造商应采用健全性/一致性检查程序。 3.4.3 计算验证 计算验证是为了处理影响M&S的数值误差估计。 （a）制造商应记录数值误差估计（例如离散化误差、舍入误差、迭代程序收敛）； （b）数值误差应保持足够的界限，以免影响验证。 3.4.4 灵敏度分析 灵敏度分析旨在量化模型输出值如何受到模型输入值变化的影响，从而确定对仿真模型结果影响最大的参数。灵敏度研究还提供了确定仿真模型在受到参数微小变化时满足验证阈值的程度的机会，因此它在支持仿真结果的可信度方面发挥着基础作用。 （a）制造商应提供留档，证明影响模拟输出的最关键参数已通过灵敏度分析技术确定，例如通过扰动模型参数； （b）制造商应证明已经采用了稳健的校准程序，并且已经识别和校准了最关键的参数，从而提高了开发工具链的置信度； （c）最终，灵敏度分析结果还将有助于定义输入和参数，其不确定性表征需要特别关注以表征模拟结果的不确定性。 3.4.5 验证validation 确定模型或仿真从M&S的预期用途的角度准确代表现实世界的程度的定量过程。建议在评估模型或仿真的有效性时考虑以下事项： 性能度量（指标） （a）性能度量是用于比较ADS在虚拟测试中的性能与在现实世界中的性能的指标。性能度量是在M&S分析期间定义的。 （b）验证指标可能包括： （i）离散值分析，例如检出率、射速； （ii）时间演变，例如位置、速度、加速度； （iii）状态变化分析，例如距离/速度计算、TTC计算、触发制动。 适合度度量 （a）用于比较现实世界和模拟指标的分析框架通常作为关键绩效指标（KPI）得出，指示两组数据之间的统计可比性。 （b）验证应表明这些KPI已得到满足。 验证方法论 （a）制造商应定义用于仿真测试工具链验证的逻辑场景。它们应该能够最大限度地覆盖ADS验证的仿真测试的系统边界。 （b）确切的方法论取决于工具链的结构和目的。验证可能包括以下一项或多项： （i）验证子系统模型，例如环境模型（道路网络、天气条件、道路用户交互）、传感器模型（无线电探测和测距（毫米波雷达）、光探测和测距（激光雷达）、摄像头）、车辆模型（转向、制动、动力总成）； （ii）验证车辆系统（车辆动力学模型与环境模型一起）； （iii）验证传感器系统（传感器模型与环境模型一起）； (iv）验证集成系统（传感器模型+影响车辆模型的环境模型）。 精度要求在M&S分析期间定义了相关阈值的要求。验证应表明满足这些KPI。 验证范围（要验证工具链的哪一部分） 工具链由多个工具组成，每个工具将使用几个模型，验证范围包括所有工具及其相关模型。 内部验证结果（a）留档不仅应提供M&S验证的证据，还应提供与流程和产品相关的足够信息，以证明所使用工具链的整体可信度。（b）文档/结果可能会从以前的置信度评估中延续下来。 结果的独立验证 评估员（认证官）应审核制造商提供的留档，并可能对完整的集成工具进行测试。如果仿真测试的输出不能充分复制物理测试的输出，评估员可以要求重复虚拟和/或物理测试。测试的结果将被审查，结果中的任何偏差都应与制造商沟通重新审查。需要充分的解释来证明测试配置导致结果偏差的原因。 不确定性表征 本节涉及表征虚拟工具链结果的预期可变性。评估应由两个阶段组成：在第一阶段，从“M&S分析和描述”部分和“数据/输入谱系”收集的信息用于表征输入数据、模型参数和建模中的不确定性结构。然后，通过虚拟工具链传播所有不确定性，模型结果的不确定性被量化。根据模型结果的不确定性，ADS制造商在使用虚拟测试作为ADS验证的一部分时需要引入适当的安全裕度。 输入数据不确定性的表征ADS制造商应证明他们已经通过稳健的技术（例如为其评估提供多次重复）估计了模型的关键输入。模型参数不确定性的表征（校准后）制造商应证明，当模型的关键参数不能完全确定时，它们可以通过分布和/或置信区间来表征。M&S结构中不确定性的表征制造商应提供证据，证明通过评估生成的不确定性（例如，尽可能比较不同建模方法的输出），对建模假设进行了定量表征。 偶然与认知不确定性的表征制造商应旨在区分不确定性的偶然成分（只能估计但不能减少）和由于过程虚拟化中缺乏知识而产生的认知不确定性。 4 文档结构 本节将定义如何收集和组织制造商提供给有关当局的留档中的上述信息。 （a）制造商应制作使用此大纲结构化的文档（“仿真手册”），为所呈现的主题提供证据； （b）留档应与工具链的相应发布和适当的支持数据一起交付； （c）制造商应提供明确的参考，允许跟踪留档到工具链和数据的对应关系； （d）留档应在工具链使用的整个生命周期内保持。评估员可以通过评估制造商的留档和/或进行物理测试来审核制造商。 第五部分在役报告 | ||||||||||||||||||||||||||||||
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