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Methodology for Specifying and Testing Traffic Rule Compliance for Automated Driving

Glatzki, Felix Fabian (2023)
Methodology for Specifying and Testing Traffic Rule Compliance for Automated Driving.
Technische Universität Darmstadt
doi: 10.26083/tuprints-00023569
Ph.D. Thesis, Primary publication, Publisher's Version

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Item Type: Ph.D. Thesis
Type of entry: Primary publication
Title: Methodology for Specifying and Testing Traffic Rule Compliance for Automated Driving
Language: English
Referees: Winner, Prof. Dr. Hermann ; Czarnecki, Prof. Dr. Krzysztof
Date: 2023
Place of Publication: Darmstadt
Collation: XIX, 147 Seiten
Date of oral examination: 17 January 2023
DOI: 10.26083/tuprints-00023569
Abstract:

The introduction of highly-automated driving functions promises to increase safety and comfort, but the safety validation remains an unsolved challenge. Here, the requirement is that the introduction does not reduce safety on public roads. This dissertation addresses one major aspect of road safety: traffic rule compliance. Even an automated vehicle must comply with existing traffic rules. The developed method enables automated testing of traffic rule compliance of automated driving functions.

In the first part of the thesis, the state of the art for describing and formalizing behavioral rules is analyzed. A special challenge is posed by the different traffic rules depending on the traffic region. With existing approaches, a separate description and formalization of the behavior rules is necessary for each traffic region or even for individual traffic areas. This shows the necessity to develop new approaches for the abstraction and transferability of the behavioral rules in order to reduce the effort of testing and ensuring traffic rule compliance. The rule compliance criteria are to be integrated into the behavior specification within the functional specification. The objective of this thesis is to develop a method to formalize the limits of traffic rule compliance, based on which fail criteria for system testing are defined and applied.

For this purpose, existing traffic rules are analyzed as a basis to identify which behavior constraints are imposed by the static traffic environment. Based on this, a semantic description that is transferable between traffic domains and that links the boundaries of traffic rule compliance to the static traffic environment is developed. The method involves deriving behavioral attributes from which the semantic behavior description is constructed. These behavioral attributes construct the behavior space that describes the boundaries of legally allowed behavior. Furthermore, methods for automated derivation of behavioral attributes from high definition maps are developed, thus extracting the behavioral requirement from an operational design domain. It is investigated which functionalities an automated vehicle has to provide to comply with the behavioral attributes. The attributes are then formalized to obtain quantifiable failure criteria of traffic rule compliance that can be used in automated testing. Finally, building on the state of the art, a test strategy for validating traffic rule conformance is presented. The explicit availability of the behavioral limits results in an advantage in the influence analysis of possible parameters for these tests.

Finally, the developed method is applied to existing map material and to test drives with an automated vehicle prototype in order to investigate the practical applicability of the approach as well as the resulting gain in knowledge about traffic rule compliance testing. The developed approach allows to derive the behavioral specification with respect to traffic rule conformance as an essential part of the functional specification independent of the application domain. It is proven that the approach is able to test the traffic rule conformance of an automated vehicle in different test scenarios within an application domain. By applying the developed methodology, it was possible to identify defects in the investigated test vehicle with respect to rule understanding and compliance.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage

Die Einführung hochautomatisierter Fahrfunktionen verspricht einen Sicherheits- und Komfortgewinn, doch die Sicherheitsfreigabe bleibt weiterhin eine ungelöste Herausforderung. Hierbei besteht die Anforderung, dass die Einführung die Sicherheit im öffentlichen Straßenverkehr nicht mindert. Diese Dissertation befasst sich mit einem Hauptaspekt der Verkehrssicherheit: der Verkehrsregel\-konformität. Auch ein automatisiertes Fahrzeug muss sich an die bestehenden Verkehrsregeln halten. Die entwickelte Methode ermöglicht die automatisierte Prüfung der Verkehrsregelkonformität von automatisierten Fahrfunktionen.

Im ersten Teil der Arbeit wird der Stand der Technik zur Beschreibung und Formalisierung von Verhaltensvorgaben analysiert. Eine besondere Herausforderung stellen hierbei die, je nach Verkehrsregion, unterschiedlichen Verkehrsregeln dar. Mit bestehenden Ansätzen ist für jede Verkehrsregion bzw. sogar für einzelne Verkehrsbereiche eine eigene Beschreibung und Formalisierung der Verhaltensregeln nötig. Dies zeigt die Notwendigkeit, neue Ansätze zur Abstraktion und Übertragbarkeit der Verhaltensvorgaben zu entwickeln, um den Aufwand der Prüfung der Verkehrsregelkonformität zu senken. Die Kriterien der Regelkonformität sind in die Verhaltensvorgabe innerhalb der Funktionsspezifikation zu integrieren. Das Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung einer Methode zur Formalisierung von Grenzen der Verkehrsregelkonformität, um basierend darauf Versagenskriterien für Gesamtsystemtests zu definieren und anzuwenden.

Hierfür werden als Grundlage bestehende Verkehrsregeln analysiert, um zu identifizieren, welche Verhaltensvorgaben vom statischen Verkehrsumfeld vorgegeben werden. Darauf aufbauend wird eine zwischen Verkehrsbereichen übertragbare, semantische Beschreibung, welche die Grenzen der Verkehrsregelkonformität an das statische Verkehrsumfeld knüpft, entwickelt. Die Methode umfasst die Ableitung von Verhaltensattributen, aus denen die semantische Verhaltensbeschreibung aufgebaut wird. Diese Verhaltensattribute konstruieren den Verhaltensraum, der die Grenzen des gesetzlich legalen Verhaltens beschreibt. Weiterhin werden Verfahren zur automatisierten Ableitung von Verhaltensattributen aus hochgenauen Karten entwickelt, um somit die Verhaltensanforderung aus einer Operational Design Domain zu extrahieren. Es wird untersucht, welche Funktionalitäten ein automatisiertes Fahrzeug zum Einhalten von Verkehrsregeln bereitstellen muss. Die Verhaltensattribute werden formalisiert, um quantifizierbare Versagenskriterien der Verkehrsregelkonformität zu erhalten, die in automatisierten Tests verwendet werden können. Abschließend wird aufbauend auf dem Stand der Technik eine Teststrategie für den Nachweis der Verkehrsregelkonformität vorgestellt. Durch die explizite Verfügbarkeit der Verhaltensgrenzen ergibt sich ein Vorteil in der Einflussanalyse möglicher Eingangsparameter für Tests.

Abschließend wird die entwickelte Methode auf bestehendes Kartenmaterial sowie auf Versuchsfahrten mit einem automatisierten Fahrzeugprototyp angewendet, um die praktische Anwendbarkeit des Ansatzes sowie den resultierenden Erkenntnisgewinn über die Prüfung der Verkehrsregelkonformität zu untersuchen. Der entwickelte Ansatz ermöglicht, die Verhaltensvorgabe hinsichtlich Verkehrsregelkonformität als wesentlichen Bestandteil der Funktionsspezifikation unabhängig vom Einsatzgebiet zu beschreiben. Es wird belegt, dass der Ansatz in der Lage ist, die Verkehrsregelkonformität eines automatisierten Fahrzeuges in verschiedenen Testszenarien innerhalb eines Anwendungsgebietes zu prüfen. Durch die Anwendung der entwickelten Methodik konnten Unzulänglichkeiten im untersuchten Versuchsträger hinsichtlich Regelverständnis und -einhaltung identifiziert werden.

German
Status: Publisher's Version
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-235692
Classification DDC: 600 Technology, medicine, applied sciences > 620 Engineering and machine engineering
Divisions: 16 Department of Mechanical Engineering > Institute of Automotive Engineering (FZD)
16 Department of Mechanical Engineering > Institute of Automotive Engineering (FZD) > Driver Assistance
16 Department of Mechanical Engineering > Institute of Automotive Engineering (FZD) > Safety
16 Department of Mechanical Engineering > Institute of Automotive Engineering (FZD) > Test Methods
Date Deposited: 21 Apr 2023 12:09
Last Modified: 25 Apr 2023 13:25
URI: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/23569
PPN: 507229894
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