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自动驾驶系统中的决策规划安全性与可解释性验证方法.docx
资料介绍
自动驾驶系统中的决策规划安全性与可解释性验证方法
摘要：决策规划安全性与可解释性验证是自动驾驶系统安全论证的重要环节，确保决策规划模块在各类场景中做出安全、合理的决策，并且决策过程可以被理解与审计。本文系统分析了决策规划安全性与可解释性验证的技术方法，涵盖安全验证场景、决策一致性验证、可解释性分析方法、反事实解释以及安全论证，深入探讨了决策规划安全验证在自动驾驶系统量产中的工程实践。
一、引言
在自动驾驶系统中，决策规划模块负责生成车辆的行驶轨迹与控制指令，其安全性直接影响系统的安全性能。决策规划的安全性验证需要覆盖各种场景，确保系统在各类场景中都能做出安全的决策。同时，决策规划的可解释性在安全论证与事故分析中具有重要作用，开发人员需要理解系统为什么做出某个决策，监管机构需要审查系统的决策逻辑。2026年，决策规划安全性与可解释性验证已成为自动驾驶系统安全论证的标准流程，在安全认证中发挥着关键作用。
二、安全验证场景
2.1 法规场景
决策规划的安全性验证通过法规场景，验证系统在法规要求的场景中的表现。法规场景包括Euro NCAP测试场景、中国强制国标测试场景等。
2.2 边界场景
决策规划的安全性验证通过边界场景，验证系统在性能边界附近的场景中的表现。边界场景包括极限速度、极限距离、极限曲率等场景。
三、决策一致性验证
3.1 场景一致性
决策一致性验证通过场景一致性检查，验证系统在相同或相似的场景中是否做出相同的决策。决策不一致可能表明系统存在不稳定性。
3.2 时间一致性
决策一致性验证通过时间一致性检查，验证系统在连续时间内的决策是否合理，决策不会在短时间内频繁切换。
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