Risk Assessment and Enhancement Suggestions for Automated Driving Systems through Examining Testing Collision and Disengagement Reports
Notice bibliographique
Résumé
The California Department of Motor Vehicles (DMV) reports, including disengagement and collision reports, provide information on each accident or disengagement activity for on-road testing of autonomous driving systems (ADSs) and autonomous vehicles (AVs). Unfortunately, current DMV reports have been misleading in relation to many key details, making it challenging for readers of those reports to discern the events’ root causes and interrelationships. Therefore, appropriate systematic classification methods and principles need to be adopted. We follow an identification method similar to fault tree analysis (FTA) with the help of the driving reliability and error analysis method (DREAM 3.0) and the Haddon matrix to find the potential key accident factors from all disengagement data. We also conduct ADS risk assessments of potential disengagements and genuine accidents classified by traditional accident types. In addition, the automated driving system is composed of various software modules, and a classification method that is suitable from the standpoint of ADS software developers is developed in this paper. Next, we sort out the characteristics of the most frequent accidents based on the risk assessment results. Finally, we propose a workable risk reduction solution according to the characteristics of accidents.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».