Safety check in critical safety scenario for self-driving vehicles

Abstract

En un Mercado emergente como es el de los coches autonómos una de las funciones esenciales es asegurar la seguridad del funcionamiento de dichos sistemas. La mayoría de los comportamientos del estado del arte son capaces de manejarse en un escenario sin anomalías. Sin embargo, las dinámicas del entorno, tales como las condiciones metereológicas o las oclusiones de los sensores, pueden comprometer el funcionamiento de estos. Para ampliar los escenarios en los cuales estos sistemas son capaces de funcionar, es necesario incluir nuevas funciones de seguirdad para una conducción segura en cualquier entorno. Esta contribución demuestra una validación para vehículos autónomos basada en las condiciones del entorno. Se propone una comprobación de los obstaculos y limitaciones de los sensores. Para ellos se define una Region de Interes (RoI). Combinando ambos conceptos se obtiene un valor cuantitativo del conocimiento de los entornos del sistema. La idea propuesta se basa en modificar el plan de actuación según dicho valor, mejorando el tiempo de reacción ante situaciones imprevistas. Los resultados de la simulación e implementación física en el coche autónomo muestran una mejora en los tiempos de reacción ante situaciones fuera del dominio operacional designado. Se considera que este proyecto resuelve una de las condiciones obligatorias para conseguir un coche autónomo con un nivel de automatización de nivel cuatro.

Fully autonomous vehicles must guarantee safety. Most of state of the art behaviors can drive safely on scenarios with no anomalies. However, Dynamics, such as weather conditions or occlusions, on the operational design domain might comprise the security. For further automation we need to enlarge the workbench for the technology allowing to work safely even on those situations. We contribute with a safety validation for AV based on the conditions of the scenario. We propose a check for sensor visibility and limitations. Additionally we create a definition of a Region of Interest (RoI). Merging both data we obtain a quantitative value for environment awareness. The proposed idea is to, based on that value, modify the acting plan, improving reaction time for unforeseen. The results from simulation shows that using the proposed idea, dangerous situations can be avoided. Henceforth, the fulfillment of the derived safety assessment validation can guarantee safety of the AV. The proposed idea is to, based on that validation, modify the acting plan, improving reaction time for unforeseen and endowing the autonomous vehicle of a safety check. This update is mandatory for self driving vehicles that long to achieve a level 4 automation, as the human is no longer the responsible for safety check in unpredictable situations.