Automotive safety verification under temporal failure of adaptive cruise control system using statistical model checking
Notice bibliographique
Résumé
Recently, a significant progress has been achieved in developing advanced driver assistant systems that improve the driver's comfort and safety. Adaptive Cruise Control (ACC) system is an example of these assistant systems which automatically controls the throttle and braking systems to maintain a safe distance between vehicles. Existing safety verification techniques for these systems consider the operation in normal conditions without taking the failure in sub-components into account for the safety assessment. In this work, we introduce an automotive safety analysis to investigate the impact of the temporal failures of the adaptive cruise control system. New probabilistic model of the ACC system is proposed based on Priced Timed Automata (PTA). This model is verified using statistical model checking technique. In this analysis, two temporal failure scenarios are considered: i) missing-control scenario, where neither throttle nor braking system receive control signals; ii) error-control scenario, where erroneous control signals due to failure in the distance sensors are introduced. The modeling and safety analysis of ACC system are fully automated by utilizing UPPAAL SMC. The analysis shows that the error-control failures have a worse impact on the automotive safety comparing with missing-control failures. In this work introduce a new insight to the automotive safety analysis under advanced driver assistant systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».