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高级驾驶辅助系统（ADAS）技术除了人类驾驶员之外，还提供了一个额外的安全层。持续评估动态驾驶任务的安全性，使ADA能够启动纠正措施（例如自动制动）和/或预防性（例如，视听警报）操作，并在检测到不安全的道路事件时。为了提供情境意识，这些安全系统主要依赖于车辆安装的传感器，其性能会受到天气事件的极大影响，例如强烈的阳光，大气降水（雨，降雪，雾）等。相应地，进行了这项研究以表征不同天气条件下ADAS特征的性能。自动紧急制动（AEB）被选为代表性ADA功能。两辆正在测试的车辆（VUT）配备了感知传感器，例如LIDAR，RGB相机，红外摄像头，雷达，惯性测量单元，GNSS等。在文献中广泛报道了这些传感器在预生产和发展自动化系统中的相关性和显着用途。此外，还记录了通过VUT的OBD-II端口可用的数据，还记录了与外部传感器的时间对应关系。尽管传统上在天气室进行了涉及汽车系统的天气相关测试，但采用这些测试方案进行ADAS测试可能具有挑战性。由于必须动态执行ADA的测试，因此需要数百米的跑道，并且典型的天气室无法满足此要求。另外，这项研究利用自然发生的天气事件来记录AEB的性能。为了本研究的目的，在最佳天气条件（阳光明媚）下进行的AEB测试构成了基线性能。在许多不同的天气和道路条件下进行了相同的测试；例如，白天/晚上，雪覆盖着沥青，持续的降雪，阴天，降雨等。通过测试数据分析产生的许多指标用于在不利天气条件下量化AEB性能。当AEB系统在不同天气条件下检测到即将发生的碰撞，测试目标的距离时，这些目标包括测试目标的距离，当AEB在不同的道路表面条件下（干/湿沥青与雪覆盖的沥青）启动自动制动动作，以及AEB是否成功地停止了测试场景中发生碰撞的情况。这些指标有助于确定在不利天气条件下AEB的故障模式。应注意，对不利天气条件的ADA绩效鲁棒性的量化与操作设计域（ODD）的量化密切相关，这是驱动自动化系统文献的新兴主题。尽管如此，这项研究的观察结果和推论将用于设计更全面，更精致的测试协议，以预期在系统容量上可以提高系统容量，并在不久的将来进行奇怪。
ADA针对天气条件的可靠性
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