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Safer Than Perception: Assuring Confidence in Safety-Critical Decisions of Automated Vehicles

Fränzle, Martin und Hagemann, Willem und Damm, Werner und Rakow, Astrid und Swaminathan, Mani (2023) Safer Than Perception: Assuring Confidence in Safety-Critical Decisions of Automated Vehicles. In: Applicable Formal Methods for Safe Industrial Products Lecture Notes in Computer Science, 14165. Springer. Seiten 180-201. doi: 10.1007/978-3-031-40132-9_12. ISBN 978-3-031-40131-2.

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578kB

Offizielle URL: https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-40132-9

Kurzfassung

We address one of the key challenges in assuring safety of autonomous cyber-physical systems that rely on learning-enabled classification within their environmental perception: How can we achieve confidence in the perception chain, especially when dealing with percepts safeguarding critical manoeuvres? We present a methodology which allows to mathematically prove that the risk of misevaluating a safety-critical guard conditions referring to environmental artefacts can be bounded to a considerably lower frequency than the risk of individual misclassifications, and can thereby be adjusted to a value less than a given level of societally accepted risk.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/196720/
Dokumentart:Beitrag im Sammelband
Titel:Safer Than Perception: Assuring Confidence in Safety-Critical Decisions of Automated Vehicles
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Fränzle, MartinUniversität OldenburgNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Hagemann, Willemwillem.hagemann (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-9138-8340NICHT SPEZIFIZIERT
Damm, WernerUniversität OldenburgNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Rakow, Astridastrid.rakow (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-6715-1231154945597
Swaminathan, ManiFederal Office for Information SecurityNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:16 August 2023
Erschienen in:Applicable Formal Methods for Safe Industrial Products
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
Band:14165
DOI:10.1007/978-3-031-40132-9_12
Seitenbereich:Seiten 180-201
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
Haxthausen, Anne E.Technical University of DenmarkNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Huang, Wen-lingUniversity of BremenNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Roggenbach, MarkusSwansea UniversityNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:Springer
Name der Reihe:Lecture Notes in Computer Science
ISBN:978-3-031-40131-2
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Highly Automated Vehicles, Learning-enabled cyber physical systems, Learning Algorithms, Safety Assurance, Perception Chain
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Verkehr
HGF - Programmthema:Straßenverkehr
DLR - Schwerpunkt:Verkehr
DLR - Forschungsgebiet:V ST Straßenverkehr
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):V - V&V4NGC - Methoden, Prozesse und Werkzeugketten für die Validierung & Verifikation von NGC
Standort: Oldenburg
Institute & Einrichtungen:Institut für Systems Engineering für zukünftige Mobilität > Systems Theory and Design
Hinterlegt von: Hagemann, Willem
Hinterlegt am:31 Aug 2023 08:59
Letzte Änderung:17 Mai 2024 07:33

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