【摘 要】
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面向自动驾驶车辆预期功能安全（SOTIF）场景的不同测试标定要求和侧重，本文提出了一种基于行车安全场（DSF）理论的SOTIF场景风险评估方法。首先，利用DSF对场景的各层元素进行风险量化，从而实现风险的集成计算。通过分析SOTIF场景的定义与架构和DSF模型的参数，证明该模型满足SOTIF场景的风险评估要求。接着将所提方法应用于3类车辆运行场景的划分中，分别是已知安全、已知不安全和未知安全/不安
【机 构】
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合肥工业大学安徽省智慧交通车路协同工程研究中心
【基金项目】
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安徽省新能源汽车暨智能网联汽车创新工程项目（JZ2021AFKJ00002）资助；
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面向自动驾驶车辆预期功能安全（SOTIF）场景的不同测试标定要求和侧重，本文提出了一种基于行车安全场（DSF）理论的SOTIF场景风险评估方法。首先，利用DSF对场景的各层元素进行风险量化，从而实现风险的集成计算。通过分析SOTIF场景的定义与架构和DSF模型的参数，证明该模型满足SOTIF场景的风险评估要求。接着将所提方法应用于3类车辆运行场景的划分中，分别是已知安全、已知不安全和未知安全/不安全。为实现场景的划分，将DSF理论中不同的驾驶状态与SOTIF中车辆的运行场景进行匹配。最后，进行了封闭场地和开放道路的测试。一方面将相对驾驶安全系数指标RDSI与碰撞时间TTC指标作对比，验证了RDSI可更准确、敏感地评估行车风险。另一方面，证明了所提方法可有效地实现场景划分。
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