汽車智能駕駛的失效運(yùn)行架構(gòu)
芝能智芯出品
隨著汽車智能化和自動駕駛技術(shù)的快速演進(jìn),失效運(yùn)行(Fail-Operational)架構(gòu)已成為實(shí)現(xiàn)L4/L5級自動駕駛的核心技術(shù)挑戰(zhàn)。
基于TTTech Auto提出的系統(tǒng)性分析方法,深入探討失效運(yùn)行架構(gòu)的設(shè)計(jì)邏輯、安全目標(biāo)分解及驗(yàn)證流程,研究發(fā)現(xiàn)該架構(gòu)通過冗余與多樣性設(shè)計(jì)、安全決策邏輯以及形式化驗(yàn)證技術(shù),實(shí)現(xiàn)了從傳統(tǒng)失效安全(Fail-Safe)到失效運(yùn)行的跨越。
系統(tǒng)性分析方法在硬件/軟件失效概率評估、單點(diǎn)故障識別及依賴失效分析中的應(yīng)用,并結(jié)合形式驗(yàn)證工具SAL的實(shí)踐案例,為自動駕駛系統(tǒng)的安全設(shè)計(jì)提供了可量化、可驗(yàn)證的工程路徑,對芯片級安全架構(gòu)設(shè)計(jì)具有重要參考價值。
Part 1
失效運(yùn)行架構(gòu)的技術(shù)挑戰(zhàn)
與系統(tǒng)性分析框架
傳統(tǒng)L2級輔助駕駛系統(tǒng)采用“失效靜默”(Fail-Silent)策略,即在檢測到故障時直接退出并依賴人類駕駛員接管。然而,L4/L5級自動駕駛系統(tǒng)要求在故障發(fā)生后仍能維持安全操作,例如自主靠邊停車。
● 這一失效運(yùn)行能力對系統(tǒng)架構(gòu)提出了多重挑戰(zhàn):
◎ 首先是冗余設(shè)計(jì)的復(fù)雜性,需要在傳感器、計(jì)算單元和執(zhí)行器等關(guān)鍵路徑上實(shí)現(xiàn)多重冗余;
◎ 其次是故障檢測與決策的實(shí)時性,要求系統(tǒng)在微秒級時間內(nèi)完成故障診斷并切換至安全策略;
◎ 最后是系統(tǒng)性驗(yàn)證的完備性,傳統(tǒng)FMEA(失效模式與效應(yīng)分析)難以全面覆蓋復(fù)雜系統(tǒng)的潛在失效組合。
● 為應(yīng)對這些挑戰(zhàn),三層計(jì)算通道的參考架構(gòu):主自動駕駛通道負(fù)責(zé)正常工況下的軌跡規(guī)劃,安全監(jiān)控通道實(shí)時驗(yàn)證主通道輸出的安全性(如避免碰撞),而熱備冗余通道則在主通道失效時提供最小風(fēng)險機(jī)動(MRM)軌跡。
◎ 以ISO 26262標(biāo)準(zhǔn)為基準(zhǔn),結(jié)合形式化驗(yàn)證技術(shù),構(gòu)建了一個覆蓋“安全目標(biāo)定義→架構(gòu)合規(guī)性審查→量化分析→驗(yàn)證→改進(jìn)”的閉環(huán)流程。將系統(tǒng)級安全目標(biāo)(如避免碰撞)分解為正確性目標(biāo)(ASIL D)和可用性目標(biāo)(ASIL B/D),并通過馬爾可夫模型量化各子系統(tǒng)的失效概率;
◎ 接著基于“無單點(diǎn)故障”原則審查架構(gòu)合規(guī)性,要求主通道與冗余通道采用不同傳感器模態(tài)(如攝像頭+激光雷達(dá)+毫米波雷達(dá))和異構(gòu)計(jì)算平臺(如不同廠商的SoC);
◎ 隨后通過量化失效分析評估硬件失效概率(基于FIT指標(biāo)和組件可靠性數(shù)據(jù))、軟件復(fù)雜度(通過代碼行數(shù)和圈復(fù)雜度等指標(biāo))以及依賴失效(識別共因失效并通過隔離措施提升獨(dú)立性);
◎ 最后采用SAL模型檢查器進(jìn)行形式化驗(yàn)證,將系統(tǒng)架構(gòu)、故障模式及安全屬性編碼為數(shù)學(xué)模型,通過窮舉狀態(tài)空間驗(yàn)證設(shè)計(jì)的完備性,并根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果迭代優(yōu)化架構(gòu)設(shè)計(jì),例如增加冗余層級或引入動態(tài)重構(gòu)機(jī)制。
Part 2
形式化驗(yàn)證
在失效運(yùn)行架構(gòu)中的關(guān)鍵作用
● 傳統(tǒng)基于測試用例的驗(yàn)證方法在復(fù)雜自動駕駛系統(tǒng)中存在顯著局限性:狀態(tài)空間爆炸使得窮舉測試不可行(系統(tǒng)狀態(tài)組合數(shù)可達(dá)10^100量級),未知邊界條件難以覆蓋所有極端場景(如傳感器遮擋或算法誤判),且FMEA等人為分析方法易受主觀影響而遺漏潛在失效路徑。
為此,TTTech Auto引入SAL(Symbolic Analysis Laboratory)模型檢查器,實(shí)現(xiàn)了形式化驗(yàn)證的工程化應(yīng)用。
該工具通過狀態(tài)機(jī)描述語言將系統(tǒng)架構(gòu)、故障注入邏輯及安全屬性(如“任何時刻至少有一個通道輸出安全軌跡”)編碼為數(shù)學(xué)公式,利用符號執(zhí)行技術(shù)遍歷所有可能狀態(tài)轉(zhuǎn)移并自動生成反例以揭示設(shè)計(jì)漏洞,同時還能驗(yàn)證邏輯模塊到物理硬件映射是否引入共因失效。
例如,當(dāng)安全監(jiān)控模塊與冗余通道部署在同一SoC分區(qū)時,SAL可檢測因資源競爭導(dǎo)致的故障傳播風(fēng)險。
以安全監(jiān)控模塊的驗(yàn)證為例,SAL分析發(fā)現(xiàn),當(dāng)主通道輸出正常軌跡而冗余通道因傳感器故障生成錯誤軌跡時,監(jiān)控模塊可能錯誤地將主通道軌跡標(biāo)記為“不安全”,同時將錯誤軌跡標(biāo)記為“安全”,導(dǎo)致系統(tǒng)切換至危險狀態(tài)。
為解決這一缺陷,設(shè)計(jì)通過增加監(jiān)控算法的多樣性(如引入獨(dú)立的路徑規(guī)劃驗(yàn)證模塊)消除了誤判風(fēng)險。這一案例充分展示了形式化驗(yàn)證在提升系統(tǒng)可靠性和安全性方面的獨(dú)特優(yōu)勢。
● 系統(tǒng)性分析方法為芯片設(shè)計(jì)提供了重要啟示,芯片需支持異構(gòu)冗余架構(gòu),
◎ 例如多處理器核、獨(dú)立內(nèi)存域及安全島(如ARM的TrustZone)以實(shí)現(xiàn)功能隔離;
◎ 其次,應(yīng)集成硬件級錯誤檢測機(jī)制(如奇偶校驗(yàn)、EDAC)以縮短故障響應(yīng)時間;
◎ 此外,將SAL等形式化驗(yàn)證工具嵌入芯片設(shè)計(jì)流程,可實(shí)現(xiàn)從RTL級到系統(tǒng)級的全鏈條驗(yàn)證。
● 展望未來,失效運(yùn)行架構(gòu)的技術(shù)演進(jìn)方向包括:通過軟件定義架構(gòu)(SDA)實(shí)現(xiàn)故障時的動態(tài)資源重組,利用對抗訓(xùn)練提升AI算法的魯棒性,以及探索量子計(jì)算在狀態(tài)空間遍歷中的應(yīng)用潛力。
小結(jié)
系統(tǒng)性分析方法通過硬件/軟件冗余設(shè)計(jì)、量化失效分析及形式化驗(yàn)證的深度融合,為自動駕駛失效運(yùn)行架構(gòu)提供了切實(shí)可行的工程方案,滿足ISO 26262對ASIL D級系統(tǒng)的嚴(yán)苛要求,還通過SAL工具實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜系統(tǒng)的“數(shù)學(xué)級”安全證明。
原文標(biāo)題 : 汽車智能駕駛的失效運(yùn)行架構(gòu)
發(fā)表評論
請輸入評論內(nèi)容...
請輸入評論/評論長度6~500個字
圖片新聞
最新活動更多
推薦專題
- 1 從技術(shù)狂歡到安全合規(guī) :2025上半年自動駕駛?cè)谫Y進(jìn)入“場景閉環(huán)”新周期
- 2 最嚴(yán)輔助駕駛新規(guī),兩部門再劃監(jiān)管、宣傳紅線
- 3 智駕技術(shù)戰(zhàn):特斯拉、華為、理想、小鵬和比亞迪,誰才是未來?
- 4 自動駕駛RoboTaxi“闖五關(guān)”:混合運(yùn)營才能扛起商業(yè)化大旗?蘿卜快跑、小馬智行、文遠(yuǎn)知行、特斯拉、Waymo怎么選?
- 5 ADS 4推送在即,華為乾崑憑什么率先奪下L3的“橋頭堡”?
- 6 百度蘿卜快跑:從北大嶼山到香港島:自動駕駛在香港的 “三級跳” 啟示錄
- 7 “紅!笔袌鲆廊挥行隆盎印,2025成都車展重磅SUV全面看
- 8 自動駕駛專利大揭秘:中國憑啥占了全球超四成?百度公司3477件申請量霸氣登頂榜首
- 9 尚界新車16.98萬起!鴻蒙智行“四界”齊發(fā),第二階段拼什么?
- 10 輔助駕駛出海、具身智能落地,稀缺的3D數(shù)據(jù)從哪里來?