研究人员开发自动形式化方法 提高自动驾驶控制系统的安全性

据外媒报道，美国国家信息科学研究所(NII)和滑铁卢大学的团队开发了一种自动两步形式化方法，使传统的控制系统能够实现传感器的不确定性，从而确保自动驾驶汽车和无人机的安全。

(来源:https://www.eenewseurope.com)

这种方法即使在感知到的环境状态存在不确定性的情况下，也能自动将传统的控制软件转换成符合安全要求的模型，这对于无人机、自动驾驶汽车、卫星等自动化系统非常重要。该方法还可以生成公式，该公式表示控制器软件可以容忍的不确定度。自动系统控制器软件根据周围环境采取行动，然而，实际上，系统可能感知到与真实值不同的值。如果控制器软件响应错误的感知值，可能会导致安全问题。比如，如果自动驾驶汽车的传感器能够错误感知1米内其他车辆的位置，那么它的安全边缘距离至少是1米。

开发自动转换的过程非常复杂，因为在考虑真实价值和感知价值的差异时，开发者还需要验证每一个可能行为的安全性。不确定性的程度也是很难估计的，感知的不确定性取决于控制器系统的情况，比如是否有雾。NII的研究人员高桥努·小林说，“这项研究旨在帮助开发者将正式的建模方法应用到真实的软件中，解决控制器系统中感知和现实之间的差异问题。因此，开发人员可以专注于控制器行为的本质。我们认为这种方法很有价值，可以用不同的方式进行扩展。”

该方法包括两个步骤。第一步是不确定性注入，将不知道不确定性的控制器的输入模型转换为中间模型。中间模型的行为与输入模型相同，因此它是不安全的。第二步是鲁棒性，将中间模型转化为可以感知不确定性的安全模型，生成的控制器的行为被更新，使其即使在不确定性下也能安全运行。

此外，研究人员还对生成的控制器的行为进行了限制，以确保其能够在不确定的条件下安全运行。但是，这个约束能否实现，取决于不确定性。比如传感器误判了100公里内其他车辆的位置，很多情况下无法保证安全。

该方法还生成不确定性公式形式的约束。开发人员可以使用该公式作为标准，从给定的目录中选择合适的传感器。此外，该公式还可用于分析不确定性，如控制器与其他元件组合时不确定性是如何传递的。该方法使得不确定感知和安全控制器的构造更加容易和系统化，也使得开发者能够灵活地分析各种感知不确定性。因此，这种方法可以提高控制器系统的整体安全性。

除了自动驾驶汽车，这种方法还可以用于其他与外部环境交互的控制系统。该团队正在努力推广这种方法，使其能够处理更广泛的不确定性，例如处理错误分类的问题(对象分类器模块将对象分类到错误的类别)。据外媒报道，美国国家信息科学研究所(NII)和滑铁卢大学的团队开发了一种自动两步形式化方法，使传统的控制系统能够实现传感器的不确定性，从而确保自动驾驶汽车和无人机的安全。

(来源:https://www.eenewseurope.com)

这种方法即使在感知到的环境状态存在不确定性的情况下，也能自动将传统的控制软件转换成符合安全要求的模型，这对于无人机、自动驾驶汽车、卫星等自动化系统非常重要。该方法还可以生成公式，该公式表示控制器软件可以容忍的不确定度。自动系统控制器软件根据周围环境采取行动，然而，实际上，系统可能会……我给了一个不同于真实值的值。如果控制器软件响应错误的感知值，可能会导致安全问题。比如，如果自动驾驶汽车的传感器能够错误感知1米内其他车辆的位置，那么它的安全边缘距离至少是1米。

开发自动转换的过程非常复杂，因为在考虑真实价值和感知价值的差异时，开发者还需要验证每一个可能行为的安全性。不确定性的程度也是很难估计的，感知的不确定性取决于控制器系统的情况，比如是否有雾。NII的研究人员高桥努·小林说，“这项研究旨在帮助开发者将正式的建模方法应用到真实的软件中，解决控制器系统中感知和现实之间的差异问题。因此，开发人员可以专注于控制器行为的本质。我们认为这种方法很有价值，可以用不同的方式进行扩展。”

该方法包括两个步骤。第一步是不确定性注入，将不知道不确定性的控制器的输入模型转换为中间模型。中间模型的行为与输入模型相同，因此它是不安全的。第二步是鲁棒性，将中间模型转化为可以感知不确定性的安全模型，生成的控制器的行为被更新，使其即使在不确定性下也能安全运行。

此外，研究人员还对生成的控制器的行为进行了限制，以确保其能够在不确定的条件下安全运行。但是，这个约束能否实现，取决于不确定性。比如传感器误判了100公里内其他车辆的位置，很多情况下无法保证安全。

该方法还生成不确定性公式形式的约束。开发人员可以使用该公式作为标准，从给定的目录中选择合适的传感器。此外，该公式还可用于分析不确定性，如控制器与其他元件组合时不确定性是如何传递的。该方法使得不确定感知和安全控制器的构造更加容易和系统化，也使得开发者能够灵活地分析各种感知不确定性。因此，这种方法可以提高控制器系统的整体安全性。

除了自动驾驶汽车，这种方法还可以用于其他与外部环境交互的控制系统。该团队正在努力推广这种方法，使其能够处理更广泛的不确定性，例如处理错误分类的问题(对象分类器模块将对象分类到错误的类别)。

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