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无人驾驶汽车导航与多传感器集成的无故障完整性：芝加哥市中心的案例研究
的诚信一直是航空航天安全要求背后的驾驶原则（Davis＆Kelly，1993; Grimes，2007; SC-159，2004）。最近，还针对自动化地面车辆应用采用了完整性（Cosmen-Schortmann等，2008； Zhu等，2018）。完整性风险量化导航系统提供的信息的可靠性；如果风险太高，则携带该系统的车辆可能处于危险之中。无故障完整性风险衡量导航系统输出误差的可能性超过允许的控制范围时，当不存在传感器故障时。评估无故障完整性风险是确定导航系统是否可以满足预期操作的需求的第一步。如果系统无法满足此类需求，那么下一步评估传感器故障的下一步显然是没有意义的。
平均无故障时间 = ηΓ(1+1/β)
II. 脏数据 有多种数据特性会妨碍威布尔分布有效表征设备的寿命或可靠性。这些数据被称为缺陷数据或“脏”数据，包括以下属性（Abernathy 1-9）： ● 删失或暂停数据 删失或暂停数据是未包含在威布尔图中的数据。这些可能包括在监控期间未发生故障的设备，或者与所研究故障模式不同的故障。尽管没有将它们绘制出来，但仍必须将它们包含在统计分析中。 ● 故障模式混合 有时设备可能以不同的方式发生故障，即，一台机器的不同部件可能会发生故障。在这种情况下，故障数据可能沿图上的不同线分布。在这种情况下，应执行根本原因分析，然后分别分析不同的故障原因。第 IV 部分将讨论多种故障模式。 ● 未识别出故障单元 ● 检查和粗略数据如果在每周或每月检查期间收集数据，则通常不会记录准确的故障时间，这将改变威布尔分布。
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(1) 设备性能根据 ISO 1217，第 3 版，附件 C-1996 测量 参考条件： - 绝对入口压力 1 bar (14.5 psi) - 进气温度 20°C (68°F) 在以下工作压力下： - 工作条件下最大压力 7 bar。压力 7.5 bar - 工作条件下最大压力 8 bar。压力 8.6 bar