Verbundprojekt SafeWahr

Abstract

Umgebungswahrnehmungssysteme von autonomen Fahrzeugen (Perception) beinhalten umfangreiche KI-basierte Algorithmen. Etablierte Techniken und Methoden zum Nachweis der Safety stoßen hier an ihre Grenzen: es stellt sich vermehrt die Frage nach einem sicheren Nominalverhalten. Trotz fest definierter Fahrszenarien und Millionen Fahrkilometer wird eine vollständige Absicherung im Vorfeld nicht möglich sein. In diesem Projekt wird das Ziel verfolgt, Abweichungen von den sicherheitsrelevanten Spezifikationen und Unsicherheiten der Anwendungen maschinellen Lernens rechtzeitig zu erkennen und den Fahrbetrieb mit eingeschränkter Funktionalität fortsetzen zu können (sog. fail operational Ansatz). Die Erkennung der Abweichung beziehungsweise Unsicherheiten soll über 3 verschiedene Monitore erfolgen. Mithilfe des Function Monitors wird ermittelt, ob ein berechnetes Ergebnis innerhalb der Safety-Eigenschaften der Sollfunktion liegt. Die Validas AG hatte die Rolle in diesem Projekt ein Sicherheitskonzept zur sicheren Freigabe von autonomen Fahrfunktionen zu entwickeln, sowie diese an Beispielen aus dem Projekt zu erproben.