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申请/专利权人：移动眼视觉科技有限公司
摘要：为了接收大规模部署自主车辆AV的权威认证，制造商需要证明他们的AV比人类驾驶员更安全。这继而产生了考虑所有可能的错误和驾驶情况来对AV的碰撞率故障率进行估计和建模的需要。换句话说，AV对全面的平均故障间隔时间MTBF模型存在强烈需求。本公开描述了此类通用且可扩展的模型，所述模型在感知系统中的错误与车辆级别故障碰撞之间创建了联系。使用此模型，然后可基于期望的车辆级别MTBF导出针对感知质量的要求，或反之亦然，以获得给定特定任务概况和感知质量的MTBF值。
主权项：1.一种计算机实现方法，其包括：经由一个或多个处理器识别由于经由根据驾驶策略操作的自主车辆AV实现的AV感知算法的执行而导致的感知错误；经由一个或多个处理器提供所述感知错误的子集，所述感知错误i基于预先确定的第一组约束与所述AV安全相关，以及ii基于预先确定的第二组约束被识别为具有超过阈值严重性的严重性；经由一个或多个处理器将来自感知错误的所述子集中的每个感知错误与相应的一组预先确定的驾驶条件相关，以确定每相应的每组预先确定的驾驶条件的感知错误率；经由一个或多个处理器访问来自自然驾驶数据集的数据以计算一组情况概率，所述情况概率中的每个相应情况概率对应于所述AV在与所述相应的一组预先确定的驾驶条件中的每一者匹配的条件下驾驶的概率；经由一个或多个处理器基于所述一组情况概率和每相应的每组预先确定的驾驶条件的所述感知错误率来计算由于所述感知错误而导致的所述AV的车辆级别故障率；以及基于所述车辆级别故障率来确定所述AV是否符合预先确定的安全标准。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 移动眼视觉科技有限公司 平均故障间隔时间(MTBF)模型针对自主车辆的应用
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