自动驾驶功能安全评估 | 基于仿真的故障注入

Posted 2021-04-27 智车科技

随着自动驾驶汽车的发展，在故障的情况下确保车辆安全变得越来越重要。本文提出了一种基于仿真试验的故障注入方法(Sabotage)，以在ISO 26262的概念阶段作为传统安全分析方法的补充，依据试验数据得到失效影响，并完善安全目标及安全要求。之后将该方法应用于自动驾驶汽车横向控制系统的安全分析中，得到其模型中出现的故障的影响，基于最大横向误差及转向饱和*得到故障容错时间间隔(Fault Tolerant Time Interval,FTTI),并推导得到安全目标及安全要求。

一、 自动驾驶汽车控制架构

本文是针对高级自动驾驶汽车(HAV)的功能安全研究。HAV架构主要分为横向和纵向控制。本文研究针对横向控制系统，该系统目的是引导车辆沿着最佳路径行驶，由三个基本的功能组成：

• 行为规划：依据车辆行为(如车道保持、变道或者避障)来选择最好的路径。

• 轨迹控制：通过控制算法进行计算并保持车辆在正确的轨迹上。

• 转向：控制方向盘来使车辆按规划路径行驶。其输入为轨迹控制模块计算得的校正值。

  
  

二、基于ISO 26262的SABOTAGE框架

1.框架：SABOTAGE

现有版本的ISO 26262的概念阶段，主要通过例如FMEA等安全分析方法进行安全评估，由于自动驾驶汽车系统的复杂性，某一失效的影响不一定预先可知，这导致分析结果的不完整。故障注入则提供了一种评估高级自动驾驶系统安全性和可控性的有效的补充方法。在已知故障类型的条件下，利用故障注入可以得到系统运行期间发生某一故障的影响及相关故障数据。图1展示了基于故障注入仿真的自动驾驶汽车功能安全分析方法。该方法可作为评估早期设计阶段某个架构安全性的补充手段。通过分析仿真数据，可以在数个较优的安全概念之间加以权衡和选择。

图1：Sabotage：基于仿真的故障注入框架

依据该框架，本研究所提Sabotage方法的大致流程为：

第一步，识别失效模式。首先，必须已知相关项的主要功能及其故障类型。然后正确识别功能失效模式，以获得关于其影响的数据(在系统/整车层级)。这意味着如果这些失效模式定义在系统层，其影响便体现在整车上。这些故障/失效模式与保存在通用故障模型库中的通用故障模型(遗漏Omission，冻结Frozen，延迟Delay ，翻转Invert，振荡Oscillation，随机Random)相关联。这些通用故障模型是预先设置的，是模拟任何组件/系统功能失效模式的特定故障模型。

第二步，配置故障注入试验。在对系统进行初步分析后，必须配置故障注入试验，将其作为工作负载生成器(Workload Generator)的一部分，这包括设置试验和驾驶场景，以及生成故障列表：

• 目标：在何处注入故障？

• 故障模型：何为代表该功能失效模式的最佳故障模型？

• 触发：如何在系统中触发故障？

• 何为故障影响的观测点？

• 如何定义使车辆失去其可控性的条件？

对于用户想要注入的每个故障，必须在故障列表中明确涉及的故障模型、目标信号(故障定位)、基于时间或路径位置坐标(X,Y)的故障触发条件以及故障持续时间。这些信息是生成故障发生器(Saboteur)的基础。故障发生器是为了故障注入而添加到系统行为模型中的组件。每产生一个目标信号，一个故障便被注入。

试验的配置包括车辆的选择及运行情况(Operational Situation)的定义：

• 地点：高速公路，城市；

• 道路状况：上坡，弯道；

• 环境条件：良好，暴雨；

• 交通状况：流畅；

• 车速；

• 行为：停车，超车，车道保持；

• 潜在风险参与者：司机，乘客，行人；

试验场景由场景配置器基于先前定义的运行情况选择场景目录中的最佳驾驶场景，以便将其加载到Dynacar平台中(一个实时车辆动力学仿真系统)。

第三步，创建故障化被测系统(Faulty System Under Test)。为此，故障注入器模块根据故障列表的信息及通用故障模型模板，创建故障发生器代码。该过程可以基于库和列表的数据自动化实现。

第四步，将故障化被测系统与无故障系统的模拟结果进行比较，分析故障影响，从而可以导出适当的安全目标及安全要求。

 2.在ISO 26262概念阶段使用Sabotage

上节所提Sabotage方法可以应用于ISO 26262的概念阶段。在已知相关项功能及故障类型的前提下，通过故障注入仿真在危害分析和风险评估流程中得到某一故障产生的影响，并据此细化安全目标，并在功能安全概念流程中，推导得到安全要求。其具体的应用为：

1.    通过故障注入而不是FMEA等安全分析方法进行危害识别。通过Dynacar虚拟环境可以直观地看到危害(例如在应该转弯时车辆没有转弯)。

2.    根据仿真结果和危害识别细化安全目标。

3.    FTTI和安全状态的确定。如图2所示，FTTI是从一个故障被注入到危害发生之间的时间。对于高级自动驾驶系统，FTTI决定了使车辆不会失去控制所需的容错等级(如冗余、功能降级)。

4.    比较无故障和有故障的仿真模拟结果，安全要求可由两种仿真间的最大差异推导得到。

5.    根据先前结果，将安全要求将被划分到功能安全概念中。

 图2：故障-错误-失效链及FTTI的定义

三、横向控制系统的安全评估

本节为将Sabotage应用于基于ISO 2626概念阶段的对现有横向控制系统(其为高级自动驾驶车辆车道保持功能的一部分)的安全评估的实例。由于该模型没有适当的安全机制，通过分析FI仿真结果可以解决以下问题：

1. 根据故障注入仿真的结果，获取特定故障在车辆和相关项层级的影响数据。

2. 完成安全分析：确定安全目标(包括FTTI值及安全状态)、功能安全要求和安全概念。

以下为本次研究在ISO 26262概念阶段各流程的分析过程及结果：

1 相关项定义

如第二章所述，本文所提方法的应用前提是在ISO 26262的相关项定义流程中明确相关项功能及其故障类型：横向控制相关项可以分解为多个功能和子功能，其故障包括：转向(遗漏错误Omission、委托错误Commission)，轨迹控制(遗漏或委托错误)，行为规划器(不需要的局部规划，不需要的感知, 不需要的决策)。

2 危害分析和风险评估

FI仿真结果可以作为该流程在安全分析方法外的一个补充办法，主要是依据仿真进行危害识别，并得到安全目标(以FTTI值为主)。

本次研究所做FI仿真试验为在交通流畅的城市环境下，以45km/h的恒定速度行驶并开启车道保持功能的车辆，当车辆在弯道上行驶时将触发故障，再现与差分GPS(DGPS)和转向系统相关的功能失效模式。实验中所设置故障列表如表1所示。

*该表格仅为本次研究中故障列表的部分示例，故与表2并非一一对应

按照第二章的步骤，故障发生器基于先前建立的故障列表自动注入故障。为了使故障产生最严重影响，这些故障在几个曲线点触发，以得到最严重的影响。由于我们仿真的主要目的是计算横向控制的FTTI值，因此被观测信号为横向误差和转向饱和。图3描绘了转向控制的FTTI的的计算原理。

图3：FTTI的计算原理

使用如下公式定义的最大横向误差作为系统失控的标准： 

表2描述了基于FI的仿真结果得到的危害识别信息。通过通用故障模型对不同相关项层级的失效进行建模， 以测量其在整车层级的影响和导致的危害行为。

表2：整车层失效的影响

根据表2和仿真试验数据，可以分析得到危害分析和风险评估的部分结果，如表3所示，其中包括根据图2和图3计算得到的特定功能的最严重失效模式(表示为故障模型)的FTTI值。而故障持续时间即以一种适当的方式处理故障(过渡到安全状态)的时间。例如，与轨迹控制器相关的故障可以在危害事件发生之前在系统中存在400ms：其中240ms以检测和反应，160ms来控制故障，这样可做到不违反安全目标。表3中具体的安全目标定义如表4所示。

表3：危害分析和风险评估

表4：安全目标

3 功能安全概念

在上一流程所得安全目标的基础上，结合FI仿真结果推导得到功能安全要求，如表5所示。其中最大横向误差的计算公式如下所示：

表5：安全要求

至此，功能安全要求通过模拟数据而非传统的相关失效分析(Dependent Failure Analysis, DFA)得到。其主要结论是在当前的横向控制设计不能保证系统不受干扰，因此，需要重新设计其架构以确保该属性，即转向系统应是冗余的，以达到所需的可用水平。具体而言：基于表3的数据，为了防止危险的发生，必须将与转向功能相关的故障控制在196ms内。车辆如果翻转或旋转，乘客就可能受伤，因此，转向功能必须在70ms内可用。关于与行为规划相关的失效，例如由于DGPS故障导致失效，其反应时间为155ms，因此可能需要适当的功能降级。最后，必须正确划分不同的功能，以避免发生级联故障。

四、结论

以上介绍了一种基于模拟的故障注入方法，以评估自动车辆功能的安全性。并将该方法应用到嵌入自动横向控制功能的城市车辆案例中。本文将重点放在基于最大横向误差和转向饱和的永久性故障的FTTI值的确定上。本文所提方法的一个主要优点是它可以作为安全分析方法的补充，实现一个ISO 26262兼容的安全评估过程。

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