自動駕駛安全框架開發進展綜述
Aurora自動駕駛安全案例框架
Aurora于2021年8月推出了第一個適用于自動駕駛卡車和乘用車的安全案例框架（Safety Case Framework）初始版本。
Aurora使用基于安全案例的方法，評估自動駕駛車輛何時能夠安全地在公共道路上行駛，并評估它們是否不會對機動車安全造成不合理的風險。
Aurora安全案例框架評估了車輛的整個開發生命周期，夠加快部署的速度，并確定何時可以接受自動駕駛車輛在公共道路上的安全性。
基于安全案例的方法以合乎邏輯的方式將這證據與主張兩個基本概念結合在一起，以有效地展示為確定車輛在公共道路上安全行駛所做的工作。
Aurora的安全案例框架覆蓋了對評估公共道路上自動駕駛車輛的安全開發、測試和運行至關重要的不同要素。該框架的設計涵蓋了與車輛操作員的測試，也包括沒有操作員的測試。同時，它是為適應環境而構建的，因此可以根據不同的場景和環境對其進行定制。能夠將安全案例聲明改編為適用于不同的車輛平臺、有操作員的車輛、試車跑道上的車輛以及公共道路上的車輛。
安全案例框架旨在適應不同的車輛、場景和環境。因此，將有多個單獨的安全案例，涵蓋各種配置、平臺和操作領域，而不是涵蓋自動駕駛車輛所有用途的單一安全案例。
最高級別目標
Aurora安全案例框架圍繞著“我們的自動駕駛車輛在公共道路上運行是可接受的安全性”這一最高級別的聲明展開，并將這一主張分解為五個安全原則或子原則。
G1：精通／Proficient：自動駕駛車輛在正常運行期間具備可接受的安全。
G2：故障安全／Fail－safe：自動駕駛車輛在出現故障和失效時具備可接受的安全。
G3：不斷改進／Continuously improving：對構成不合理安全風險的所有已識別潛在安全問題進行評估，并采取適當的糾正和預防措施予以解決。
G4：有彈性的／Resilient：在可合理預見的誤用和不可避免的事件情況下，自動駕駛車輛具備可接受的安全。
G5：值得信賴的／Trustworthy：自動駕駛企業應是值得信賴的。
頂級聲明是根據涵蓋安全操作范圍的安全原則定義的，使用廣度優先、深度第二的方法分解每個安全原則。每個安全原則都被分解為中間論點、上下文和策略的層次，將每個安全論點作為邏輯分解進行追蹤。
安全原則分解示例
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