智能网联汽车安全

工程（英文） ›› 2024, Vol. 33 ›› Issue (2) : 1 -2. DOI: 10.1016/j.eng.2024.01.005

主编寄语

智能网联汽车安全

李骏 ^a ,
Henry Liu ^b ,
王红 ^a

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Editorial for the Special Issue on Safety for Intelligent and Connected Vehicles

Jun Li ^a ,
Henry Liu ^b ,
Hong Wang ^a ,

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智能网联汽车（intelligent and connected vehicles, ICVs）面临着极其复杂的交通场景和安全挑战，这引起了学术界和工业界越来越多的关注。ICVs的智能安全涉及多种技术，需要研究人员和工程师共同努力开发和应用，包括预期功能安全（safety of the intended functionality, SOTIF）、人工智能的安全、信息安全的复杂性以及伦理困境。确保ICVs的智能安全在研究和商业化过程中面临着巨大挑战，尤其是SOTIF，它指的是由于预期功能的功能不足或人员可合理预见的误用而导致的危害。由于训练样本的场景覆盖能力有限以及实际应用条件无边界限制，很难在动态未知场景下发现预期功能的功能不足并克服它，这也是SOTIF的来源。

本期智能网联汽车安全专题包含来自学术界、工业界和政策制定者的研究人员和工程师在开发和应用新技术以解决ICVs智能安全挑战方面的最新研究成果和工程经验。本期专题包含10篇论文。从系统工程的角度出发，王红等通过回顾开发、验证、确认和运营阶段的学术研究、实践活动、挑战和观点，全面总结了SOTIF的前景。通过深入研究，可以明显看出，确保功能能力之外的安全是复杂的，学术研究人员、行业工程师和监管者的合作对于建立健全的安全标准和有效整合ICVs以应对这些挑战至关重要。

在实现自动驾驶的过程中，确保决策的可信度仍是一个重大挑战。袁康等提出了基于数据和模型混合驱动方法的在线提升决策和规划框架，并提出了若干安全性和合理性的原则以实现自动驾驶的自我进化。在此框架基础上，建立了一个运动包络限域，并嵌入了合理的探索和利用方案，通过屏蔽不安全的决策行为来过滤掉不合理的经验，从而为深度强化学习收集高质量的训练数据。Wang等结合了两种可达性分析技术，提出了一个用于高速公路驾驶的集成概率碰撞检测框架。何祥坤等介绍了一种具有安全保障的新型鲁棒强化学习方法，以实现自动驾驶车辆的可信决策，他们还设计了一种安全掩码，通过一种可解释的知识模型即责任敏感安全性，在训练和测试过程中确保自动驾驶的碰撞安全。

黄荷叶等提出了一种通用的自动驾驶车辆最优轨迹规划框架，可以有效避障并引导车辆安全高效地完成驾驶任务，与驾驶员的操作相比，实时规划和安全要求仍然可以得到保障。武健等提出了一种面向自适应驾驶场景的类人避障轨迹规划策略，实际驾驶场景结果显示该策略可以根据避障的“紧急程度”和车辆状态实时调整轨迹优化函数的权重分配。郑浩等提出了一种用于自动驾驶车辆的安全运动规划与控制框架，以应对模型不匹配的不确定性，硬件在环实验的结果验证了该架构的安全性、有效性和实时性能，并且可以减少自动驾驶场景类别中的潜在危险/未知区域。

万蕾等提出了一种结合等效验证和模型检查的形式化验证方法，通过利用提出的交通规则数字化流程和验证方法，可以获得合理且令人放心的数字交通规则。Wei等介绍一个灵活的分布式模型预测车队控制框架，并提出了一种利用预设计的最优控制和分布式模型预测控制优化的车队控制策略，以确保鲁棒约束满足并优化车队控制性能。完全自动驾驶车辆（即无人驾驶汽车）中的人类乘客不直接控制车辆。一个有趣的问题是用户是否对事故负有责任。规范伦理和法律分析通常认为他们不应对超出其控制范围的伤害承担责任。翟思明等通过三个研究和七个实验，分析了人类对完全自动驾驶车辆事故责任的判断。他们发现，这并不是因为这些乘客对驾驶拥有更大的控制权，而是因为他们更可能预见到使用无人驾驶汽车的潜在后果，并进行假设性思考。

我们希望本期专题中的文章能够使相关研究人员和工程师受益，并促进ICVs的研究和商业化。感谢所有作者呈现他们在开发和应用新技术以解决ICVs智能安全相关挑战方面的最新研究成果和工程经验。我们还要感谢审稿人和编辑们。最后，我们感谢《Engineering》期刊的编辑在确保本期专题的及时处理和发表方面提供的大力帮助。