ГОСТ Р 70250—2022
ных условий эксплуатации, подтверждающие безопасность работы алгоритма в составе СИИАУД при
эксплуатации ВАТС на дорогах общего пользования.
Описываемый компонент испытаний заключается в сборе соответствующих данных о функциони
ровании алгоритма в составе СИИАУД во время его работы при эксплуатации ВАТС.
Ретроспективный анализ данных от производителей и других соответствующих источников ис
пользуется для достижения трех основных целей мониторинга и отчетности в процессе эксплуатации:
- подтверждение безопасности алгоритмов — продемонстрировать, что первоначальная оценка
безопасности алгоритма (остаточный риск) на этапе аудита подтверждена дополнительно в условиях
реальной эксплуатации;
- создание нового сценария — наполнять каталог сценариев новыми сценариями, которые могут
произойти с ВАТС в условиях реальной эксплуатации;
- рекомендации по безопасности — выработать рекомендации по безопасности для всех част
ных алгоритмов и СИИАУД в целом для различных ВАТС путем обмена знаниями, извлеченными из
основных происшествий и инцидентов, связанных с безопасностью, чтобы все производители и ответ
ственные органы могли использовать оперативную обратную связь, способствуя постоянному совер
шенствованию как технологий, так и законодательства.
Фактический уровень безопасности будет подтвержден только после того, как достаточное ко
личество ВАТС будут подвергаться достаточному диапазону условий движения и окружающей среды.
Поэтому наличие мониторинга для подтверждения безопасности алгоритма в составе СИИАУД имеет
важное значение.
Кроме того, описываемый компонент испытаний можно использовать для создания новых сцена
риев в каталоге сценариев, чтобы покрыть новые риски безопасности.
Наконец, на ранней стадии внедрения ВАТС важно, чтобы все сообщество узнало о сбоях, связан
ных с ВАТС, чтобы быстро отреагировать и обеспечить требуемый уровень безопасности для последу
ющего предотвращения этого сбоя для всех других ВАТС (см. [2]).
7.2.6 Взаимодействие различных методов испытаний
Общая цель методов испытаний заключается в том, чтобы на основе требований безопасности
оценить, способен ли алгоритм в составе СИИАУД справиться с чрезвычайными ситуациями, с которы ми
можно столкнуться при его эксплуатации — в частности, при рассмотрении сценариев, связанных с
поведением участников дорожного движения и условиями окружающей среды в сценариях дорожно-
транспортных ситуаций, а также сценариев, связанных с поведением водителя (в случае его наличия)
и отказами самой СИИАУД при управлении ВАТС.
В многоуровневом подходе к испытаниям признается, что безопасность алгоритма в составе
СИИАУД не может быть надежно оценена и подтверждена с использованием только одного из методов
испытаний. Каждый из перечисленных ранее методов испытаний обладает своими сильными сторона ми
и ограничениями, такими как точность и масштабируемость.
Одного метода испытаний может быть недостаточно, чтобы оценить работоспособность алгорит
ма в составе СИИАУД во всех вариантах граничных условий, которые могут встречаться при эксплуа
тации ВАТС.
Например, в то время как испытания в реальных дорожных условиях обеспечивают высокую сте
пень соответствия окружающей среде, такого рода испытания могут быть дорогостоящими, трудоемки
ми, трудными для воспроизведения и нести риски для безопасности. В этом случае полигонные испы
тания могут быть более подходящим методом для сценариев повышенного риска, не подвергая
других участников дорожного движения потенциальному ущербу. Кроме того, сценарии испытаний
также могут быть легче воспроизведены в закрытой среде по сравнению с реальной дорожной
обстановкой. Тем не менее, сценарии полигонных испытаний могут быть потенциально трудными для
разработки и реали зации, особенно при наличии множества сложных сценариев, включающих
большое число элементов.
Виртуальные испытания, напротив, могут быть более масштабируемыми, рентабельными, без
опасными и эффективными по сравнению с полигонным или реальным дорожным испытанием, что
позволяет испытателю безопасно и легко создавать широкий спектр сценариев, включая сложные сце
нарии, в которых исследуется разнообразный спектр элементов. Однако виртуальное испытание может
иметь более низкую точность, чем другие методы. Программное обеспечение для моделирования так же
может различаться по качеству, и испытания может быть трудно воспроизвести на разных платфор мах
моделирования.
14