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Ganzheitliche Absicherung von Fahrerassistenzsystemen in Anlehnung an ISO 26262

2010· article· en· W29306168 on OpenAlexaboutno aff
S Ebel, U Wilhelm, A Grimm, U Sailer

Bibliographic record

VenueVDI-Berichte · 2010
Typearticle
Languageen
FieldEngineering
TopicSafety Systems Engineering in Autonomy
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceGynecologyHumanitiesPhilosophyMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Je komplexer die Fahr- und Unterstuetzungsaufgaben werden, die Fahrerassistenz-Systeme (FAS) in modernen Fahrzeugen uebernehmen, umso vielfaeltiger werden auch die denkbaren Situationen, in denen von ihnen korrektes und sicheres Verhalten erwartet wird. Die Vielfalt dieser Situationen ist so gross, dass das Absichern der korrekten Funktionalitaet durch Tests in allen denkbaren Situationen unmoeglich wird. Da mit der kontinuierlich wachsenden Funktionalitaet in den Fahrzeugen gleichzeitig die Verantwortung solcher Systeme fuer die Insassen-Sicherheit und damit auch die Sicherheitsanforderungen an diese steigen, entsteht die gewaltige Herausforderung, bereits in der Designphase solcher Systeme eine angemessene Zuverlaessigkeit im spaeteren Feldeinsatz trotz der unendlichen Komplexitaet moeglicher Fahrsituationen zu gewaehrleisten. Das vorgestellte Absicherungsverfahren basiert auf dem Anspruch, dass die funktionale Unzulaenglichkeit von Fahrerassistenzsystemen in aehnlicher Art und Weise abgesichert werden muss wie Hardware- und Softwarefehler nach ISO 26262. Die funktionale Unzulaenglichkeit ergibt sich aus einer unvollstaendigen Abbildung der Umwelt und der Notwendigkeit diese modellbasiert zu interpretieren und zu praedizieren. Die Fehlleistungen solcher Systeme werden typischerweise statistisch modelliert. Gerade wenn Fahrerassistenzsysteme an die Aktorik gekoppelt sind, sind sie zunaechst vom Risikopotenzial der Aktorik abhaengig. Erst durch eine Einschraenkung des Arbeitsbereiches der Fahrerassistenzfunktionen kann das Risikopotenzial auf Basis der Dekomposition reduziert werden. Sollte jedoch das Restrisiko auch fuer den eingeschraenkten Arbeitsbereich noch hoeher als das Grenzrisiko eingestuft werden, dann muss die funktionale Unzulaenglichkeit mit der sich daraus ergebenden Fehlverhaltensrate durch weitere Massnahmen abgesichert werden. Dafuer bietet die objektivierte Risikobewertungsmethode die Moeglichkeit einer Risikobewertung auf Basis belastbarer, statistischer Daten und ermoeglicht somit analog zur Absicherung von Hardware- und Softwarefehlern nach ISO 26262 ein durchgaengiges Konzept zur Einfuehrung sicherheitsrelevanter Fahrerassistenzfunktionen. Beitrag zum Themenbereich Funktionssicherheit und Controllability 1 + 2 der 26. VDI/VW-Gemeinschaftstagung Fahrerassistenz und Integrierte Sicherheit, Wolfsburg, 6. und 7. Oktober 2010. Siehe auch Gesamtaufnahme der Tagung, ITRD D366841.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.159
Threshold uncertainty score0.317

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.007
GPT teacher head0.208
Teacher spread0.202 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreMethods

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations2
Published2010
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