3月31日，華威大學WMG學院與硅谷初創(chuàng)公司Deepen AI宣布啟動全球最大的公共場景數據庫Safety PoolTM，用于測試自動駕駛汽車。該數據庫可在不同運營設計域（ODD，即運行條件）提供多種場景。政府、工業(yè)和學術界可使用該設計域測試和基準化自動駕駛系統(tǒng)（ADS），并使用這些數據為制定政策和法規(guī)指南提供依據。

最初的場景是由華威大學WMG學院開發(fā)的新型混合辦法，以及基于知識的方法和基于數據的方法生成。Safety PoolTM場景數據庫將允許機構創(chuàng)建自己的數據庫、通過共享和公共數據庫與其他機構合作以及使公眾提交具有挑戰(zhàn)性的真實場景。場景、特定環(huán)境和操作條件相匹配后，就可在模擬環(huán)境、受控測試設施和公路上進行試驗和測試，并利用不同環(huán)境的信息加深對安全行為的理解，從而推動自動駕駛市場化實現。

（圖片來源：華威大學）

隨著工業(yè)、學術界和政府不斷投資研發(fā)安全的自動駕駛汽車，自動駕駛汽車（Autonomous Vehicles）和互聯(lián)及自動化出行（Connected and Automated Mobility，CAM）相關技術成為如今最令人激動的進步技術之一。

CAM將對道路安全、交通效率和排放等全球社會問題產生重大影響。為了確保自動駕駛汽車能夠上路，并且比普通人類駕駛員更安全，有人建議對自動駕駛汽車進行110億英里的測試，然而這在現實生活中是不可能完成的。因此，在仿真環(huán)境中進行虛擬道路測試對于制造商和政府非常重要，可以確保駕駛行為十分安全以及確定自動駕駛汽車會對道路安全產生積極影響。自動駕駛汽車的測試不僅在于行駛里程，還有行駛過程中的質量和復雜性。因此整個行業(yè)都采用該基于場景的測試方法，從而確保自動駕駛車輛的行為和能力可滿足真實世界的要求。

華威大學WMG學院Siddartha Khastgir博士表示：“自動駕駛系統(tǒng)的安全性研究非常具有挑戰(zhàn)性，只能通過國家和國際合作以及知識共享解決。Safety PoolTM場景數據庫的推出將加快自動駕駛系統(tǒng)上路。在基于集成仿真的框架和在現實世界場景中公開測試和驗證自動駕駛系統(tǒng)，不僅可以洞悉ADS的就緒狀態(tài)，而且可加快其在全球的應用進程。WMG學院和Midlands Future Mobility（MFM）項目非常感謝互聯(lián)和自動化駕駛汽車中心（CCAV）和Innovate UK對開發(fā)數據庫的支持，我們很高興可以走在此次革新的前沿。”

Deepen AI首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人Mohammad Musa表示：“Safety PoolTM場景數據庫為自動駕駛汽車的安全奠定了重要的基礎。我們正在與政府們緊密合作，以建立ADS認證框架，將大大推動汽車制造商在公路上部署安全的無人駕駛自動駕駛汽車的進程?！?/p>

Safety PoolTM數據庫中的場景可以應用于各種自動駕駛汽車系統(tǒng)，例如自動車道保持系統(tǒng)（ALKS）、火車運輸、全自動駕駛車輛以及作為最后一英里運輸可在城市中心和行人專用區(qū)駕駛的配送車。其中，ALKS可通過適應周邊汽車速度和交通狀況，使車輛在高速公路上實現自動駕駛。Safety PoolTM Initiative邀請利益相關者以場景的形式分享學習成果，以加快整個社區(qū)的驗證、測試和認證。

Safety PoolTM Initiative是一項全球多方利益相關者倡議，旨在為ADS提供透明、可認證的安全性，使自動駕駛汽車社群依照全球ADS標準進行統(tǒng)一。世界經濟論壇汽車部門負責人Michelle Avary評論道：“我們很高興與華威大學WMG學院以及Deepen AI合作，從而推出Safety PoolTM場景數據庫。我們相信Safety PoolTM Initiative將在全球標準制定和ADS認證公開方面發(fā)揮關鍵作用。我們已經與許多國家進行高級對話，推廣采用基于Safety PoolTM數據庫場景的ADS認證框架。”

Innovate UK CAV的創(chuàng)新負責人Richard Morris表示：“此次場景數據庫的建立取得了巨大成功，且不斷獲得認可，對此，我感到非常高興。仿真和物理的場景測試被廣泛認為是驗證ADS安全性的有效方法，而全面的場景數據庫更是至關重要。我們對能夠支持此項工作而感到自豪?！?/p>

Safety PoolTM計劃歡迎來各國政府和行業(yè)利益相關者加入，從而成為引入安全標準和認證的本國領導者。自動駕駛汽車行業(yè)的成員還可加入Safety PoolTM社區(qū)并訪問安全場景，以公開地測試、驗證和基準化ADS。

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