Quality assurance methodologies for automated driving

Research output: Contribution to specialist publicationArticleResearchpeer-review

Abstract

Für sicherheitskritische Systeme wie Autos, Züge oder Flugzeuge sind Methoden und Techniken zur Qualitätssicherung entscheidend, um den Schutz von Leib und Leben zu garantieren. Automatisiertes Fahren stellt eine neue Herausforderung für die Entwicklung und den Test von sicherheitskritischen Systemen dar. Dazu gehört die Frage, wie sichergestellt werden kann, dass Systeme, die auf künstliche Intelligenz und maschinellen Lernen aufbauen, alle sicherheitskritischen Anforderungen, die während des Betriebs auftreten können, erfüllen. In diesem Beitrag stellen die Autoren zunächst simulationsbasierte Verifikations- und Validierungsmethoden für sol- che Systeme vor und diskutieren anschließend zukünftige Herausforderungen, die gelöst werden müssen, um automatisiertes Fahren in die Praxis umzusetzen, ohne die Sicherheitsanforderungen zu verletzten.
Translated title of the contributionQualitätssicherungsmaßnahmen für das automatisierte Fahren.
Original languageEnglish
Pages322-327
Number of pages6
Volume135
No.4-5
Specialist publicatione&i - Elektrotechnik und Informationstechnik
DOIs
Publication statusPublished - 10 Jul 2018

Keywords

    Cite this

    Quality assurance methodologies for automated driving. / Klück, Florian Steffen; Wotawa, Franz; Peischl, Bernhard ; Nica, Mihai.

    In: e&i - Elektrotechnik und Informationstechnik, Vol. 135, No. 4-5, 10.07.2018, p. 322-327.

    Research output: Contribution to specialist publicationArticleResearchpeer-review

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    title = "Quality assurance methodologies for automated driving",
    abstract = "Für sicherheitskritische Systeme wie Autos, Züge oder Flugzeuge sind Methoden und Techniken zur Qualitätssicherung entscheidend, um den Schutz von Leib und Leben zu garantieren. Automatisiertes Fahren stellt eine neue Herausforderung für die Entwicklung und den Test von sicherheitskritischen Systemen dar. Dazu gehört die Frage, wie sichergestellt werden kann, dass Systeme, die auf künstliche Intelligenz und maschinellen Lernen aufbauen, alle sicherheitskritischen Anforderungen, die während des Betriebs auftreten können, erfüllen. In diesem Beitrag stellen die Autoren zunächst simulationsbasierte Verifikations- und Validierungsmethoden für sol- che Systeme vor und diskutieren anschlie{\ss}end zukünftige Herausforderungen, die gelöst werden müssen, um automatisiertes Fahren in die Praxis umzusetzen, ohne die Sicherheitsanforderungen zu verletzten.",
    keywords = "funktionale Sicherheit; SOTIF; ADAS; Testen; Verifikation",
    author = "Kl{\"u}ck, {Florian Steffen} and Franz Wotawa and Bernhard Peischl and Mihai Nica",
    year = "2018",
    month = "7",
    day = "10",
    doi = "10.1007/s00502-018-0630-7",
    language = "English",
    volume = "135",
    pages = "322--327",
    journal = "e&i - Elektrotechnik und Informationstechnik",
    issn = "0932-383X",
    publisher = "Springer Wien",

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    TY - GEN

    T1 - Quality assurance methodologies for automated driving

    AU - Klück, Florian Steffen

    AU - Wotawa, Franz

    AU - Peischl, Bernhard

    AU - Nica, Mihai

    PY - 2018/7/10

    Y1 - 2018/7/10

    N2 - Für sicherheitskritische Systeme wie Autos, Züge oder Flugzeuge sind Methoden und Techniken zur Qualitätssicherung entscheidend, um den Schutz von Leib und Leben zu garantieren. Automatisiertes Fahren stellt eine neue Herausforderung für die Entwicklung und den Test von sicherheitskritischen Systemen dar. Dazu gehört die Frage, wie sichergestellt werden kann, dass Systeme, die auf künstliche Intelligenz und maschinellen Lernen aufbauen, alle sicherheitskritischen Anforderungen, die während des Betriebs auftreten können, erfüllen. In diesem Beitrag stellen die Autoren zunächst simulationsbasierte Verifikations- und Validierungsmethoden für sol- che Systeme vor und diskutieren anschließend zukünftige Herausforderungen, die gelöst werden müssen, um automatisiertes Fahren in die Praxis umzusetzen, ohne die Sicherheitsanforderungen zu verletzten.

    AB - Für sicherheitskritische Systeme wie Autos, Züge oder Flugzeuge sind Methoden und Techniken zur Qualitätssicherung entscheidend, um den Schutz von Leib und Leben zu garantieren. Automatisiertes Fahren stellt eine neue Herausforderung für die Entwicklung und den Test von sicherheitskritischen Systemen dar. Dazu gehört die Frage, wie sichergestellt werden kann, dass Systeme, die auf künstliche Intelligenz und maschinellen Lernen aufbauen, alle sicherheitskritischen Anforderungen, die während des Betriebs auftreten können, erfüllen. In diesem Beitrag stellen die Autoren zunächst simulationsbasierte Verifikations- und Validierungsmethoden für sol- che Systeme vor und diskutieren anschließend zukünftige Herausforderungen, die gelöst werden müssen, um automatisiertes Fahren in die Praxis umzusetzen, ohne die Sicherheitsanforderungen zu verletzten.

    KW - funktionale Sicherheit; SOTIF; ADAS; Testen; Verifikation

    U2 - 10.1007/s00502-018-0630-7

    DO - 10.1007/s00502-018-0630-7

    M3 - Article

    VL - 135

    SP - 322

    EP - 327

    JO - e&i - Elektrotechnik und Informationstechnik

    JF - e&i - Elektrotechnik und Informationstechnik

    SN - 0932-383X

    ER -