title: Reliability Analysis of Multi-Sensor Perception Systems of Automated Driving Functions
Creators: name: Qiu, Minhao
Publisher: name: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)
Year: 2024
Subjects: subject: Automated Driving
subject: Reliability Analysis
subject: Discrete-Time Markov Chain
subject: Multi-Sensor Perception System

description: In recent years, Automated Driving Functions (ADFs) have been developed rapidly. Multi-sensor systems are core components of these functions and are responsible for precisely perceiving the driving environment. Traditionally, Original Equipment Manufacturers (OEMs) select suitable sensors from suppliers to develop reliable multi-sensor systems for ADFs. In general, perception errors from multi-sensor systems can potentially lead to safety-critical accidents. It is therefore essential to quantitatively assess the reliability of multi-sensor systems in the early development phase. Consequently, a reliability model is required to perform a comprehensive reliability analysis of multi-sensor systems. In this thesis, we employ an existing Discrete-Time Markov chain (DTMC)-based reliability model as the foundational framework for our multi-sensor system reliability analysis. Afterwards, we propose an approach to connect the stochastic model to real-world data. Our investigations confirm the existence of sensor error dependencies in real-world scenarios. In addition, we introduce environmental models that account for various sensor error types, diverse weather conditions, and the Region of Interest (ROI) partition. Furthermore, we redefine sensor errors as nondetection, ghost objects, and localization errors. This approach significantly enhances the interpretability of the reliability analysis. Moreover, we also develop a hybrid reliability model that enables the application of fusion methods such as the Kalman filter. Last but not least, we investigate the potential of extending the reliability model to three correlated sensors and accelerating the reliability analysis by rare event simulation methods. In summary, we propose a DTMC-based model to quantitatively analyze the reliability of a multi-sensor system in the early development phase. This model can leverage real-world data to validate and enhance its performance iteratively, bridging the gap between the model’s predictions and real-world observations.
description: In den letzten Jahren hat sich die Entwicklung von automatisierten Fahrsystemen (ADS) beschleunigt. Als Kernkomponenten dieser Funktionen dienen Multisensorsysteme, die die Aufgabe übernehmen, die Fahrumgebung präzise wahrzunehmen. Normalerweise wählen die Fahrzeughersteller geeignete Sensoren von Zulieferern aus, um zuverlässige Multisensorsysteme für automatisierte Fahrfunktionen zu entwickeln. Im Allgemeinen können Wahrnehmungsfehler von Multisensorsystemen zu sicherheitskritischen Unfällen führen. Daher ist es wichtig, die Zuverlässigkeit von Multisensorsystemen bereits in der frühen Entwicklungsphase quantitativ zu bewerten. Folglich ist ein Zuverlässigkeitsmodell erforderlich, um eine umfassende Zuverlässigkeitsanalyse von Multisensorsystemen durchzuführen. Im Rahmen dieser Arbeit verwenden wir ein bestehendes zeitdiskretes Zuverlässigkeitsmodell basierend auf Markov-Ketten als Grundbaustein für die Zuverlässigkeitsbewertung für Multisensorsysteme. Darauf aufbauend schlagen wir einen Ansatz vor, um dieses stochastische Modell mit realen Daten zu verknüpfen. Unsere Untersuchungen bestätigen die Existenz von Abhängigkeiten zwischen Sensorfehlern in realen Szenarien. Zusätzlich führen wir Umgebungsmodelle ein, die verschiedene Sensorfehlertypen, unterschiedliche Wetterbedingungen und die Aufteilung des Regions of Interest, die das relevante Sichtfeld des Multisensorsystems beschreibt, berücksichtigen. Wir definieren Sensorfehler neu, sodass Nichterkennung, Geisterobjekte und Lokalisierungsfehler mit eingeschlossen sind. Dadurch steigert sich die Interpretierbarkeit der Zuverlässigkeitsanalyse erheblich. Darüber hinaus entwickeln wir ein hybrides Zuverlässigkeitsmodell, das die Anwendung von Fusionsmethoden wie dem Kalman-Filter ermöglicht. Zu guter Letzt untersuchen wir das Potenzial einer Erweiterung des Modells auf drei korrelierte Sensoren und beschleunigen die Zuverlässigkeitsanalyse durch den Einsatz von Simulationsmethoden für seltene Ereignisse. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Zuverlässigkeit eines Multisensorsystems bereits in der frühen Entwicklungsphase mit Hilfe eines Modells quantitativ bewertet werden kann. Dieses Modell kann reale Daten nutzen, um seine Leistung