ГОСТ Р 70250-2022 Системы искусственного интеллекта на автомобильном транспорте. Варианты использования и состав функциональных подсистем искусственного интеллекта.

        ГОСТ Р 70250-2022

 НАЦИОНАЛЬНЫЙ СТАНДАРТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

 СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА АВТОМОБИЛЬНОМ ТРАНСПОРТЕ

 Варианты использования и состав функциональных подсистем искусственного интеллекта

 Artificial intelligence systems in road transport. Use cases and composition of functional subsystems of artificial intelligence

ОКС 11.040.01*

Дата введения 2023-01-01

 Предисловие

1 РАЗРАБОТАН Обществом с ограниченной ответственностью "Агентство искусственного интеллекта"

2 ВНЕСЕН Техническим комитетом по стандартизации ТК 164 "Искусственный интеллект"

3 УТВЕРЖДЕН И ВВЕДЕН В ДЕЙСТВИЕ Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 5 октября 2022 г. N 1053-ст

4 ВВЕДЕН ВПЕРВЫЕ

Правила применения настоящего стандарта установлены в статье 26 Федерального закона от 29 июня 2015 г. N 162-ФЗ "О стандартизации в Российской Федерации". Информация об изменениях к настоящему стандарту публикуется в ежегодном (по состоянию на 1 января текущего года) информационном указателе "Национальные стандарты", а официальный текст изменений и поправок - в ежемесячном информационном указателе "Национальные стандарты". В случае пересмотра (замены) или отмены настоящего стандарта соответствующее уведомление будет опубликовано в ближайшем выпуске ежемесячного информационного указателя "Национальные стандарты". Соответствующая информация, уведомление и тексты размещаются также в информационной системе общего пользования - на официальном сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии в сети Интернет (www.rst.gov.ru)

 Введение

В настоящее время системы искусственного интеллекта (СИИ) все чаще применяются в транспортной отрасли. В целях повышения доверия к технологиям искусственного интеллекта (ИИ) необходимо установить минимальный, но не исчерпывающий состав функциональных подсистем СИИ на автомобильном транспорте, варианты их использования и общие требования к испытанию алгоритмов ИИ на автомобильном транспорте.

Функциональными подсистемами называются подсистемы СИИАУД, в которых используются частные алгоритмы искусственного интеллекта для решения тех или иных задач. Приведенные в стандарте функциональные подсистемы являются рекомендуемыми.

Настоящий стандарт является частью комплекса стандартов по установлению требований к применению технологий ИИ на автомобильном транспорте с целью повышения доверия к технологиям ИИ, повышения уровня безопасности на транспорте и эффективности транспортных процессов.

      1 Область применения

Настоящий стандарт устанавливает минимальный, но не исчерпывающий, состав функциональных подсистем искусственного интеллекта (ИИ), обеспечивающих безопасное и эффективное функционирование систем искусственного интеллекта (СИИ) на автомобильном транспорте в составе интеллектуальных транспортных систем (ИТС), систем технического диагностирования (СТД) и СИИ для автоматизированного управления движением (СИИАУД), а также общие требования к испытанию алгоритмов СИИАУД.

Примечание - Функциональными подсистемами ИИ являются подсистемы высокоавтоматизированных транспортных средств (ВАТС), в которых применяются алгоритмы ИИ.

Настоящий стандарт предназначен для применения во всех технологических процессах эксплуатации СИИ на автомобильном транспорте при их коммерческом и личном использовании для перевозки людей и грузов на автомобильных дорогах и применяется:

- при построении ИТС на различных уровнях управления;

- при разработке СТД;

- при интеллектуализации систем управления ВАТС.

СИИ, варианты использования, состав функциональных подсистем и требования к испытаниям, установленные в настоящем стандарте, допускается применять исключительно на ВАТС категорий L, M, и N по [1], эксплуатируемых на автомобильных дорогах и соответствующим уровням автоматизации управления 4 и 5 (ГОСТ Р 58823).

Примечание - Настоящий стандарт не накладывает ограничений на способы реализации систем ИИ на автомобильном транспорте. Приведенный в стандарте состав функциональных подсистем является примерным и в конкретных реализациях автомобилей может отличаться.

      2 Нормативные ссылки

В настоящем стандарте использованы нормативные ссылки на следующие стандарты:

ГОСТ 19.301 Единая система программной документации. Программа и методика испытаний. Требования к содержанию и оформлению

ГОСТ 24940 Здания и сооружения. Методы измерения освещенности

ГОСТ 28195 Оценка качества программных средств. Общие положения

ГОСТ 32846 Дороги автомобильные общего пользования. Элементы обустройства. Классификация

ГОСТ 32944 Дороги автомобильные общего пользования. Пешеходные переходы. Классификация. Общие требования

ГОСТ 32963 Дороги автомобильные общего пользования. Расстояние видимости. Методы измерений

ГОСТ 32965 Дороги автомобильные общего пользования. Методы учета интенсивности движения транспортного потока

ГОСТ 33382 Дороги автомобильные общего пользования. Техническая классификация

ГОСТ 33475 Дороги автомобильные общего пользования. Геометрические элементы. Технические требования

ГОСТ Р 51256-2011 Технические средства организации дорожного движения. Разметка дорожная. Классификация. Технические требования

ГОСТ Р 52289 Технические средства организации дорожного движения. Правила применения дорожных знаков, разметки, светофоров, дорожных ограждений и направляющих устройств

ГОСТ Р 53613 Воздействие природных внешних условий на технические изделия. Общая характеристика. Осадки и ветер

ГОСТ Р 58823 Автомобильные транспортные средства. Системы автоматизации управления движением. Классификация и определения

ГОСТ Р 70249 Системы искусственного интеллекта на автомобильном транспорте. Высокоавтоматизированные транспортные средства. Термины и определения

ГОСТ Р ИСО 26262-1 Дорожные транспортные средства. Функциональная безопасность. Часть 1. Термины и определения

Примечание - При пользовании настоящим стандартом целесообразно проверить действие ссылочных стандартов в информационной системе общего пользования - на официальном сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии в сети Интернет или по ежегодному информационному указателю "Национальные стандарты", который опубликован по состоянию на 1 января текущего года, и по выпускам ежемесячного информационного указателя "Национальные стандарты" за текущий год. Если заменен ссылочный стандарт, на который дана недатированная ссылка, то рекомендуется использовать действующую версию этого стандарта с учетом всех внесенных в данную версию изменений. Если заменен ссылочный стандарт, на который дана датированная ссылка, то рекомендуется использовать версию этого стандарта с указанным выше годом утверждения (принятия). Если после утверждения настоящего стандарта в ссылочный стандарт, на который дана датированная ссылка, внесено изменение, затрагивающее положение, на которое дана ссылка, то это положение рекомендуется применять без учета этого изменения. Если ссылочный стандарт отменен без замены, то положение, в котором дана ссылка на него, рекомендуется применять в части, не затрагивающей эту ссылку.

      3 Термины и определения

В настоящем стандарте применены термины по ГОСТ Р 70249.

      4 Обозначения и сокращения

В настоящем стандарте применены следующие обозначения и сокращения:

- V2X - обмен информацией между автомобилем и другими объектами (vehicle-to-everything);

- ДТП - дорожно-транспортное происшествие;

- ПДД - правила дорожного движения РФ;

- СИИАУД ВАТС - система искусственного интеллекта для автоматизированного управления движением высокоавтоматизированным транспортным средством;

- ЧС - чрезвычайная ситуация.

      5 Варианты использования систем искусственного интеллекта на автомобильном транспорте

Варианты использования СИИ на автомобильном транспорте:

- СИИАУД: получение данных с датчиков; обработка данных; объединение полученных данных; согласование полученных данных; обработка изображений; определение препятствий; определение дорожных условий; определение транспортных средств; определение расстояния до объектов; позиционирование ВАТС; определение текущего состояния СИИАУД; автоматическое управление скоростью ВАТС; автоматическое управление траекторией (курсом) движения; автоматическая реакция на объекты, окружающие ВАТС; принятие решений на управляющие действия; управление исполнительными устройствами; формирование базы данных для последующего анализа;

- ИТС: светофорное регулирование, V2X-взаимодействие, видеонаблюдение, видеоаналитика и ситуационное детектирование, адаптивное управление транспортными потоками, распознавание объектов, прогнозирование дорожной обстановки, управление маршрутами общественного и специализированного транспорта;

- СТД: автоматизированное диагностирование узлов и агрегатов транспортного средства, оценка состояния водителя и прогнозирование его действий.

Примечание - Раздел 5 настоящего стандарта отражает представленные варианты использования и не является исчерпывающим.

      6 Состав функциональных подсистем искусственного интеллекта на автомобильном транспорте

В настоящем разделе представлены перечни подсистем, использующих технологии ИИ на автомобильном транспорте. Представленные перечни не являются исчерпывающими.

Примечание - В состав функциональных подсистем ИИ могут входить не только интеллектуальные, но и другие алгоритмы.

6.1 Подсистемы СИИАУД, использующие технологии ИИ:

- подсистема планирования базового маршрута;

- подсистема интерпретации входных данных о дорожной обстановке;

- подсистема оценки дорожной обстановки;

- подсистема мониторинга и контроля состояния ВАТС;

- подсистема оперативного управления;

- подсистема тактического управления.

6.2 Подсистемы ИТС, использующие технологии ИИ:

- подсистема светофорного управления;

- подсистема взаимодействия с транспортными средствами;

- подсистема обеспечения приоритетного проезда;

- подсистема контроля соблюдения ПДД и контроля транспорта;

- подсистема контроля соблюдения ПДД пешеходами;

- подсистема управления маршрутами общественного транспорта;

- подсистема видеонаблюдения, детектирования ДТП и ЧС.

6.3 Подсистемы СТД, использующие технологии ИИ:

- подсистема диагностирования;

- подсистема мониторинга.

Примечание - Любые из перечисленных подсистем могут быть реализованы на принципах "черного ящика", в котором создается модель на основе методов машинного обучения, осуществляющих имплицитное построение взаимосвязей между входными и выходными данными.

6.4 Набор взаимосвязанных алгоритмов, обеспечивающих функционирование подсистем ИИ

Набор взаимосвязанных алгоритмов, обеспечивающих функционирование подсистем ИИ, приведен в таблице 1.

Таблица 1 - Набор взаимосвязанных алгоритмов, обеспечивающих функционирование подсистем ИИ

      7 Общие требования к испытанию СИИАУД

В настоящем разделе приведены общие требования к испытанию алгоритмов СИИАУД, а именно дано описание общих принципов испытания, приведены типовой состав входных и выходных данных, требования к испытательному оборудованию, а также правила оформления результатов испытаний.

Примечание - Требования к аппаратным средствам, используемым для реализации алгоритмов ИИ, не отличаются от требований к остальному радиоэлектронному оборудованию и средствам вычислительной техники автомобиля.

Положения этого раздела применяются к испытанию алгоритмов СИИАУД, таких как:

- алгоритм многокритериального поиска оптимального маршрута по улично-дорожной сети;

- алгоритм обнаружения и распознавания препятствий;

- алгоритм обнаружения и распознавания дорожных знаков;

- алгоритм контроля обочины и полосы движения;

- алгоритм обнаружения и реконструкции структуры перекрестков;

- алгоритм прогнозирования поведения участников дорожного движения;

- алгоритм прогнозирования характеристик транспортного потока;

- алгоритм прогнозирования дорожных условий;

- алгоритм низкоуровневого слияния данных.

Примечание - Перечень алгоритмов СИИАУД, подвергающихся испытаниям, является минимальным, но не исчерпывающим.

7.1 Общие принципы испытания СИИАУД

Отличительными особенностями СИИАУД и используемых в ней алгоритмов обработки данных являются:

- на стадии проектирования: задание функциональных требований к алгоритмам из состава функциональности СИИАУД должно осуществляться в контексте предусмотренных условий эксплуатации, описанных с использованием демонстрационной совокупности вариантов данных, поступающих от датчиков ВАТС (демонстрационный набор данных) и соответствующих этой совокупности вариантов данных описаний управляющих воздействий ВАТС, или иным достаточно полным образом;

- на стадии разработки: при разработке алгоритмов СИИАУД в обязательном порядке используются специально подготовленные наборы данных, содержащие примеры данных, поступающих от датчиков ВАТС или из других модулей СИИАУД, и соответствующие этой совокупности вариантов данных описания управляющих воздействий ВАТС (обучающий набор данных). Обычно алгоритм обработки данных в СИИАУД не обладает полной прозрачностью и объяснимостью для разработчиков, пользователей СИИАУД и других заинтересованных лиц (например, органов по сертификации, испытательных лабораторий, органов власти);

- на стадии испытаний: основным (обязательным) методом испытаний алгоритмов в составе СИИАУД является оценка функциональных характеристик и качества алгоритмов СИИАУД с использованием специально подготовленных представительных наборов данных, содержащих примеры данных, поступающих от датчиков ВАТС в предусмотренных условиях эксплуатации, и соответствующих этой совокупности вариантов данных описаний управляющих воздействий ВАТС (тестовый набор данных). При необходимости могут использоваться другие методы испытаний СИИАУД, в том числе: структурно-функциональный анализ алгоритма обработки данных в СИИАУД, тестирование с использованием данных, принимающих значения, находящиеся на границе и выходящие за границы допустимых диапазонов, а также тестирование с использованием наборов данных, принимающих случайные значения;

- на стадии эксплуатации: данные, получаемые от датчиков или из других модулей СИИАУД в процессе эксплуатации, могут использоваться для дополнительного обучения (дообучения) алгоритмов СИИАУД, направленного на улучшение функциональных характеристик и повышение качества управления ВАТС, при этом дообученные модели должны подвергаться полному циклу тестирования в соответствии с предложенной в настоящем стандарте методикой для предотвращения деградации при дообучении;

- на стадии утилизации: осуществляется контроль уровня конфиденциальности данных, накопленных в СИИАУД за время ее эксплуатации, и, в случае необходимости, принимаются меры по предотвращению нарушения конфиденциальности этих данных путем их уничтожения и (или) соответствующей модификации.

Совокупность идентифицированного сценария дорожно-транспортной ситуации и достаточно полного описания датчиков, установленных на ВАТС, должна обеспечивать формирование вариантов данных, поступающих с датчиков, с точностью до параметра, не влияющего на решение задачи автономного управления движением ВАТС в данной дорожно-транспортной ситуации.

При испытании СИИАУД необходимо руководствоваться принципами:

- объективность испытаний;

- обоснованность применяемых методов (методик) испытаний;

- обеспечение единства измерений (аттестация методик измерений);

- воспроизводимость результатов испытаний и др.

7.1.1 Датчики ВАТС

Датчики (сенсоры) управления движением включают (но не ограничиваются):

- средства определения местоположения и параметров движения ВАТС с использованием радионавигационных полей, включая абонентские терминалы спутниковых радионавигационных систем;

- средства инерциальных навигационных систем, включая гироскопы и акселерометры;

- средства определения местоположения ВАТС и контроля окружающей дорожно-транспортной ситуации с использованием пассивных средств получения изображений в видимом, инфракрасном и других диапазонах длин электромагнитных волн;

- средства определения местоположения ВАТС и контроля окружающей дорожно-транспортной ситуации с использованием активных лазерных, радиолокационных и иных средств получения изображений;

- средства измерения расстояния до объектов на основе лазерных, радиолокационных и иных дальномеров;

- средства получения информации об объектах дорожной инфраструктуры, включая дорожные знаки и разметку, на основе пассивных и запрос-ответных технологий радиочастотной идентификации (V2X-взаимодействие).

7.1.2 Факторы дорожно-транспортной ситуации

Факторы дорожно-транспортной ситуации могут быть определены на различных шкалах, включая шкалу наименований, порядковую шкалу, интервальную шкалу и абсолютную шкалу. Ниже приведен минимальный, но не исчерпывающий перечень факторов дорожно-транспортной ситуации:

а) факторы внешней среды:

1) условия освещенности (интервальная шкала, люкс) (см. [2]):

- наибольшая солнечная освещенность при чистом небе - 100000 люкс;

- обычная освещенность летом в средних широтах в полдень - 17000 люкс;

- в облачную погоду летом в полдень - 12000 люкс;

- обычная освещенность зимой в средних широтах - 5000 люкс;

- на открытом месте в пасмурный день - 1500 люкс;

- восход и заход солнца в ясную погоду - 1000 люкс;

- ночью в полнолуние - 0,2 люкс;

- в безлунную ночь - 0,0015 люкс;

- в безлунную ночь при сплошной облачности - 0,0002 люкс;

2) тип видимости (шкала наименований) (ГОСТ 32963):

- дневная;

- сумеречная;

- ночная;

3) вид осадков (шкала наименований) (ГОСТ Р 53613):

- дождь;

- моросящий дождь;

- легкий дождь;

- умеренный дождь;

- интенсивный дождь;

- сильный дождь;

- ливень;

- ледяной дождь;

- косой дождь;

- дождь со снегом;

- снег;

- снежная крупа;

- град;

- образование льда;

4) тип осадков (шкала наименований):

- моросящие осадки;

- ливневые осадки;

- обложные осадки;

5) наличие тумана (шкала наименований):

- тумана нет;

- слабый туман;

- сильный туман;

6) наличие засветки (шкала наименований):

- засветки нет;

- засветка есть;

б) факторы дорожной инфраструктуры (ГОСТ 33382, ГОСТ 32944, ГОСТ 32846, ГОСТ 33475, ГОСТ Р 52289, ГОСТ 32965):

1) категория автомобильной дороги (шкала наименований):

- категория IА;

- категория IБ;

- категория IВ;

- категория II;

- категория III;

- категория IV;

- категория V;

2) количество и ширина полос (шкала наименований):

- четыре и более полос, 3,75 м;

- четыре полосы, 3,5 м;

- две или три полосы, 3,75 м;

- две полосы, 3,5 м;

- две полосы, 3,0 м;

- одна полоса, 4,5 м и более;

3) наличие примыканий и пересечений в одном уровне (шкала наименований):

- примыкания и пересечения в одном уровне отсутствуют;

- примыкания и пересечения в одном уровне присутствуют;

4) наличие пешеходных тротуаров и пешеходных переходов в одном уровне (шкала наименований):

- пешеходные тротуары и пешеходные переходы в одном уровне отсутствуют;

- пешеходные тротуары и пешеходные переходы в одном уровне присутствуют.

5) профиль автомобильной дороги - наибольший продольный уклон (порядковая шкала, ‰):

- 30‰;

- 40‰;

- 50‰;

- 60‰;

- 70‰;

- 80‰;

- 90‰;

- 100‰;

6) состояние дорожного покрытия (порядковая шкала):

- дорожное покрытие без нарушений;

- одиночные трещины;

- отдельные трещины;

- редкие трещины;

- частые трещины;

- сетка трещин;

- колейность;

- просадки;

- волны;

7) наличие и состояние горизонтальной разметки (шкала наименований):

- горизонтальная разметка отсутствует;

- разрушение и износ горизонтальной разметки превышают показатели (5.4 ГОСТ Р 51256-2011);

- разрушение и износ горизонтальной разметки не превышают показатели (5.4 ГОСТ Р 51256-2011).

8) наличие вертикальной разметки (шкала наименований):

- вертикальная разметка отсутствует;

- вертикальная разметка присутствует;

9) наличие дорожных знаков (шкала наименований):

- дорожные знаки отсутствуют;

- дорожные знаки присутствуют;

10) наличие светофоров (шкала наименований):

- светофоры отсутствуют;

- светофоры присутствуют;

11) наличие отбойников (шкала наименований):

- присутствуют отбойники;

- отсутствуют отбойники;

12) наличие временных ограждений:

- присутствуют временные ограждения;

- отсутствуют временные ограждения;

13) наличие иных технических средств организации дорожного движения (шкала наименований):

- иные технические средства организации дорожного движения отсутствуют;

в) факторы дорожного движения (ГОСТ 32963):

1) плотность потока транспортных средств (интервальная шкала):

- транспортные средства отсутствуют: 0-1 ТС/км;

- незначительное количество транспортных средств: 2-50 ТС/км;

- большое количество транспортных средств: 51-100 ТС/км;

- существенное количество транспортных средств: 101-150 ТС/км;

- насыщенный транспортный поток: 151-200 ТС/км;

2) скорость потока и отдельных транспортных средств (интервальная шкала):

- транспортный поток стоит: 0 км/ч;

- низкая скорость транспортного потока: 0-20 км/ч;

- средняя скорость транспортного потока: 20-60 км/ч;

- высокая скорость транспортного потока: 60-120 км/ч;

- очень высокая скорость транспортного потока: 120 км/ч и выше;

3) состав потока транспортных средств (интервальная шкала):

- транспортный поток преимущественно из легковых транспортных средств;

- в транспортном потоке примерно одинаковые доли легковых и грузовых транспортных средств, а также подвижных единиц наземного городского пассажирского транспорта;

- транспортный поток преимущественно из грузовых транспортных средств и подвижных единиц наземного городского пассажирского транспорта;

4) наличие участников дорожного движения, нарушающих правила дорожного движения (шкала наименований):

- нет участников дорожного движения, нарушающих правила дорожного движения;

- есть участники дорожного движения, нарушающие правила дорожного движения;

5) виды нарушений ПДД (шкала наименований):

- нарушение скоростного режима;

- нарушение правил маневрирования;

- нарушение правил остановки или стоянки;

г) иные факторы: попадание посторонних предметов и объектов (не являющихся участниками дорожного движения, например, диких животных) на дорогу, и прочее (шкала наименований):

1) проезжая часть без посторонних предметов;

2) неподвижный объект на проезжей части (статическая помеха, не являющаяся участником дорожного движения);

3) животное на проезжей части (динамическая помеха, не являющаяся участником дорожного движения).

Значения некоторых из этих факторов приходят из сенсорных систем ВАТС или обрабатывающих подсистем СИИАУД, в то время как значения отдельных факторов, необходимых для испытания алгоритма, должны передаваться в СИИАУД из внешних систем посредством V2X-взаимодействия. Для испытания алгоритма необходимо отбирать из представленного набора факторов подмножества факторов, релевантных для конкретного алгоритма.

7.1.3 Сценарии дорожно-транспортных ситуаций

Испытание алгоритмов на основе использования сценариев дорожно-транспортной ситуации заключается в воспроизведении конкретных реальных дорожно-транспортных ситуаций, в которых проверяется безопасность ВАТС, оснащенного СИИАУД.

Сценарий дорожно-транспортной ситуации может включать в себя множество элементов, таких как схема проезжей части, типы пользователей дорог, объектов, обладающих статическими или различными динамическими моделями поведения, различных условий окружающей среды.

Использование сценариев дорожно-транспортных ситуаций может применяться к различным методикам испытаний, таким как виртуальное и имитационное моделирование, испытания на полигоне и испытания на дорогах общего пользования. Вместе данные методики обеспечивают многофакторную схему испытаний алгоритма в составе СИИАУД, при этом каждая методика обладает преимуществами и недостатками. Следовательно, некоторые сценарии могут быть более подходящими для испытаний с использованием определенных методик тестирования по сравнению с другими.

Сценарии дорожно-транспортных ситуаций следует рассматривать для проверки алгоритма в составе СИИАУД, считая, что в идеале сценарии, нейтральные по отношению к технологии транспортного средства, всесторонне отражают ситуацию на дорогах общего пользования во всем мире (см. [1]).

Методы испытаний, основанные на сценариях дорожно-транспортных ситуаций, должны включать охват релевантных, критических и сложных сценариев для эффективной проверки алгоритмов в составе СИИАУД. Сценарии дорожно-транспортной ситуации можно идентифицировать на основе:

- анализа поведения водителя-человека, включая оценку естественных данных о вождении;

- анализа данных о столкновениях, таких как базы данных о ДТП правоохранительных органов и страховых компаний;

- анализа схем организации движения на конкретных участках дорог (например, путем видеозаписи и анализа поведения участников дорожного движения на конкретных перекрестках);

- анализа данных, собранных датчиками ВАТС;

- использования специального измерительного автомобиля, оборудования для мониторинга, измерений с помощью дронов и т.д. для сбора различных данных о дорожном движении;

- знаний и опыта, приобретенных в ходе разработки и обучения СИИАУД в целом;

- синтетически сгенерированных сценариев на основе вариаций ключевых параметров дорожно-транспортных ситуаций;

- спроектированных сценариев, основанных на требованиях функциональной безопасности.

Непрерывный сбор реальных данных важен для выявления неожиданных сценариев, которые могут быть однозначно сложными для СИИАУД конкретного ВАТС и, как следствие, для отдельного алгоритма в составе СИИАУД.

После определения широкого диапазона сценариев дорожно-транспортных ситуаций конкретные требования могут быть протестированы и подтверждены с помощью виртуальных, полигонных и натурных методов валидации испытаний (см. [2]).

Объем информации, которая включена в сценарии, может быть обширным. Например, описание сценария может содержать информацию, определяющую широкий спектр различных действий, характеристик и элементов, таких как объекты (например, транспортные средства, пешеходы), дороги и окружающая среда, а также заранее запланированные направления действий и основные события, которые должны произойти во время сценария. Следовательно, очень важно установить стандартизированный и структурированный язык для описания сценариев, чтобы заинтересованные стороны понимали цель сценария, цели друг друга и возможности алгоритмов в составе СИИАУД.

Один из подходов для разработки стандартизированного и структурированного языка для описания сценариев дорожно-транспортных ситуаций, который также включает различные уровни абстракции и детализации, - это классификация сценариев по трем категориям: функциональные, логические и конкретные сценарии.

Функциональные сценарии: сценарии дорожно-транспортных ситуаций с наивысшим уровнем абстракции, определяющим основную концепцию сценария, такую как базовое описание действий ВАТС; взаимодействие ВАТС с другими участниками дорожного движения и объектами; геометрия проезжей части; и другие элементы, составляющие сценарий (например, условия окружающей среды и т.д.). Данный подход использует доступный язык для описания дорожно-транспортной ситуации и соответствующих ей элементов.

Логические сценарии: создавая элементы, идентифицированные в рамках функционального сценария дорожно-транспортной ситуации, разработчики разрабатывают логические сценарии, выбирая диапазоны значений или распределения вероятностей для каждого элемента в сценарии (например, возможную ширину полосы движения в метрах). Описание логических сценариев охватывает все элементы и технические требования, необходимые для реализации алгоритмов в составе СИИАУД, которая решает эти сценарии.

Конкретные сценарии: конкретные сценарии дорожно-транспортных ситуаций устанавливаются путем выбора конкретных значений для каждого элемента. Этот шаг гарантирует воспроизводимость конкретного тестового сценария. Кроме того, для каждого логического сценария с непрерывными диапазонами может быть разработано любое количество конкретных сценариев, помогающих убедиться, что ВАТС подвергается воздействию самых разных ситуаций (ГОСТ 24940).

7.2 Требования к испытанию алгоритмов СИИАУД

Целью испытаний алгоритмов СИИАУД является оценка соответствия требованиям по безопасности ВАТС, содержащимся в нормативных правовых и нормативно-технических актах надежности и безопасности алгоритма до начала его массовой эксплуатации в штатном режиме на дорогах общего и необщего пользования.

Методы испытаний СИИАУД подразделяют на следующие типы:

- виртуальные испытания;

- испытания на полигоне;

- испытания на дорогах общего и необщего пользования;

- процедуры аудита и оценки;

- процедуры мониторинга и отчетности в процессе эксплуатации.

Виртуальные испытания представляют собой компьютерное моделирование процесса управления движением ВАТС средствами СИИАУД, в рамках которой происходит:

- создание среды симуляции, которая с точки зрения СИИАУД идентична автомобильной дороге;

- моделирование движения ВАТС по конкретным участкам автомобильных дорог с привязкой к геометкам на сверхточных электронных картах и цифровым двойникам автомобильных дорог;

- моделирование движения ВАТС в различных дорожно-транспортных ситуациях.

В процессе виртуальных испытаний используются различные типы инструментальных средств для оценки соответствия алгоритмов в составе СИИАУД требованиям безопасности в широком диапазоне виртуальных сценариев, включая те из них, которые было бы чрезвычайно сложно протестировать в реальных условиях.

Для испытаний на полигоне используется испытательный полигон с закрытым доступом с различными элементами сценария для проверки возможностей и функционирования СИИАУД. Возможен вариант полунатурных испытаний, которые допускают масштабирование некоторых элементов дорожно-транспортной ситуации и замену некоторых реальных элементов математическими моделями.

При испытаниях на дорогах общего пользования проводятся тестирование и оценка работы алгоритма в составе СИИАУД, связанной с обеспечением с позиции этого алгоритма способностью ВАТС двигаться в реальных условиях дорожного движения.

Процедуры аудита и оценки устанавливают, как с использованием документации производители будут обязаны демонстрировать контролирующим органам безопасность алгоритма в составе СИИАУД при моделировании, испытаниях на полигоне и в реальных дорожных условиях. Аудит должен подтвердить, что опасности и риски, относящиеся к алгоритму в составе СИИАУД, были идентифицированы, и что была внедрена последовательная концепция безопасности при проектировании (ГОСТ Р ИСО 26262-1). Аудит также должен подтвердить наличие надежных процессов, механизмов и стратегий (то есть системы управления безопасностью), которые обеспечивают соответствие алгоритма в составе СИИАУД требованиям безопасности на протяжении всего жизненного цикла ВАТС. Он также должен оценивать взаимодополняемость между различными компонентами оценки и общим охватом сценария дорожно-транспортной ситуации.

Процедуры мониторинга и отчетности в процессе эксплуатации связаны с безопасностью алгоритма в составе СИИАУД в процессе эксплуатации. Они полагаются на сбор данных о парке ВАТС в условиях реальной эксплуатации, чтобы оценить, остается ли алгоритм в составе СИИАУД безопасным при эксплуатации на автомобильных дорогах общего пользования. Этот сбор данных также можно использовать для наполнения каталога сценариев новыми сценариями дорожно-транспортных ситуаций в случае крупных аварий и инцидентах.

7.2.1 Требования к виртуальным испытаниям

Виртуальные испытания (моделирование) являются эффективными инструментами для оценки производительности алгоритмов в составе СИИАУД в разнообразных и сложных условиях, которые недопустимы для обычных физических испытаний. Виртуальные испытания на основе имитационных моделей играют важную роль в обеспечении комплексной оценки СИИАУД.

Виртуальные испытания можно использовать на разных этапах разработки и проверки алгоритма в составе СИИАУД. Виртуальные испытания можно использовать для комплексного и экономичного исследования каждого конкретного алгоритма в составе СИИАУД в широком диапазоне сценариев дорожно-транспортных ситуаций через различные предусмотренные условия эксплуатации и для множества дополнительных целей. Основываясь на моделировании, виртуальные испытания особенно рекомендуются для проверки алгоритма в составе СИИАУД в критических для безопасности сценариях, которые было бы трудно или небезопасно воспроизводить на испытательных полигонах или дорогах общего пользования.

Виртуальные испытания включают в себя замену одного или нескольких физических элементов, описанных в программе и методике испытаний на основе сценария дорожно-транспортной ситуации, на имитационную модель. Цель такой виртуализации заключается в том, чтобы в достаточной степени воспроизвести оригинальные физические элементы. Для алгоритмов в составе СИИАУД виртуальное тестирование может использоваться для воспроизведения среды вождения и работающих в ней объектов, которые взаимодействуют либо со всей СИИАУД, либо с конкретным алгоритмом.

Благодаря такому подходу к результатам испытаний можно получить уверенность в уровне качества алгоритма в составе СИИАУД на основе виртуальных испытаний и валидации, которые были выполнены разработчиком алгоритма гибким, управляемым, предсказуемым, повторяемым и эффективным образом.

Инструментальная цепочка моделирования, используемая для виртуальных испытаний, может привести к комбинации различных подходов. В частности, испытания могут быть выполнены:

а) полностью с помощью компьютера, при этом модель задействованных элементов и алгоритмов СИИАУД взаимодействует с моделями физических объектов сценария дорожно-транспортной ситуации полностью в виртуальной среде;

б) с использованием датчиков, подсистем или целого транспортного средства, взаимодействующих с виртуальной средой, то есть осуществляется испытание оборудования или ВАТС в целом в контуре виртуальной среды. Для испытания ВАТС в контуре автомобиль может находиться:

1) в лаборатории, в которой ВАТС будет стоять на месте или двигаться на динамометрическом стенде или испытательном стенде трансмиссии и сможет быть подключено к модели окружающей среды с помощью локально вычислительной сети или путем прямого воздействия на его датчики;

2) на испытательном полигоне, где ВАТС будет подключено к модели окружающей среды и будет взаимодействовать с виртуальными объектами, физически перемещаясь по испытательному треку;

в) с использованием испытательной системы, взаимодействующей с водителем. Взаимодействие между тестируемым алгоритмом и окружающей средой может быть разомкнутым или замкнутым;

г) виртуальные испытания с разомкнутым контуром (также называемые повторной обработкой программного или аппаратного обеспечения, теневым режимом и т.д.) можно проводить с помощью различных методов, таких как взаимодействие алгоритма в составе СИИАУД с виртуальными ситуациями, собранными из реального мира. В этом случае действия виртуальных объектов управляются только данными, и информация не корректируется самостоятельно на основе обратной связи с выходными данными. Поскольку контроллер разомкнутого контура может изменяться из-за внешних помех без ведома управляющей подсистемы СИИАУД и (или) испытателя, применимость тестов разомкнутого контура при валидации алгоритмов в составе СИИАУД может быть ограничена;

д) виртуальные испытания с обратной связью включают в себя цикл обратной связи, который непрерывно отправляет информацию от контроллера с обратной связью в алгоритм в составе СИИАУД. В таких испытательных системах поведение цифровых объектов может изменяться в зависимости от действия тестируемой системы.