Sicherheit von Sensorsystemen für autonomes Fahren: Eine Fallstudie zu Apollo

Die Automobilindustrie ist mittlerweile bekannt für ihre softwareintensive und sicherheitskritische Natur. Die Branche ist auf dem Weg zum heiligen Gral der vollständigen Automatisierung des Fahrens, beginnend mit relativ einfachen Einsatzbereichen wie Autobahnen. Ein Teil des automatisierten Fahrens, der sowohl herausfordernd als auch von entscheidender Bedeutung ist, ist die Software, die das Verständnis der Umgebung sowie die relative Position des Fahrzeugs und der sich in seiner Nähe befindlichen Objekte ermöglicht, auch bekannt als das Wahrnehmungssystem. Die aktuellen Wahrnehmungssysteme bestehen aus einer Kombination traditioneller Software und softwarebezogener Technologien des maschinellen Lernens. Angesichts des Übergangs automatisierter Fahrzeugsysteme von der Forschung in die Produktion ist es unerlässlich, ihre Sicherheit zu bewerten. Wir bewerten die Sicherheit von Apollo, der beliebtesten Open-Source-Automobilsoftware, auf der Entwurfsstufe für ihre Verwendung auf einer niederländischen Autobahn. Wir haben 58 Sicherheitsanforderungen identifiziert, von denen 38 auf der Entwurfsstufe als erfüllt gelten. Wir stellen fest, dass alle Anforderungen im Zusammenhang mit traditioneller Software erfüllt sind, während die meisten spezifischen Anforderungen an maschinelle Lernsysteme nicht erfüllt sind. Diese Studie legt Probleme offen, die sofortige Aufmerksamkeit erfordern; sowie Richtungen für zukünftige Forschungen, um das automatisierte Fahren sicher zu machen.