车道框架验证示例

te）。如果该并不需要各种类型在所有意味著的必要条件下都得到了很好的界定、独立实验者，并且开发的设计执法人员承诺做到并不需要，那么感测器机动性之前的“功能不足”关键问题很意味著会增加或仅仅扫除。

必要条件分类法的分割方法有遵循以下恰当内部结构，例如：

（a） 第1类：标称必要条件-这些是理想的、最佳上述情况的必要条件。

（b） 第2类：超过必要条件-与第1类必要条件相比，这些是意味著并不需要大量开发的设计管理工作的期望现实必要条件，例如之外四分位间距区域（inner quartile range）。

（c） 第3类：差劲可不感兴趣必要条件-这些是情况一定机动性水准的差劲必要条件，例如95%区域。这些意味著并不需要在所需的上限机动性层次和剩余的开发的设计管理工作错综复杂定时进行权衡。除此等级另有，无任何机动性要求。（警惕，这可以根据并不需要定时进行定制）

最后，意味著并不需要根据相互错综复杂的抑制或独立性，将必要条件本身分割为模板，演化成一个最小的模板集，该模板集合理猎取环境污染和情景才会。对于迄今为止再考虑的各种可移动方式而，除此以另有：照单反相机（可见光）、雷达、激光雷达、超声波和红另有照单反相机，以下CE感测器假设在分析所有可移动方式而的所有环境污染必要条件时具有可重复性和实用性。它被分解为三个相异的模板：前途、最终目标和历史背景。

在基于监视器的系统对定时进行线道检验的示例之前，单单之前的“最终目标”是线道本身。意味著并不需要开发的设计许多并也就是说以仅仅捕获最终目标的所有期望并也就是说，例如颜色、方位、度量、线段各种类型、锐度（或含糊度）等。在这种上述情况，感兴趣的并也就是说是线道相对于柏油路的分辨率。柏油路将是可移动假设之前的“历史背景”。“前途”可以是感测器和最终目标错综复杂的任何东西，如雾、雨或晴空以及碎片、观察者、积雪等。

在下由此可知之前，来自感测器级增强现实幻灯片的示例由此可知像可用显示前途（在单单之前为雪）如何扭曲线道（最终目标）相对于交通设施（历史背景）的分辨率模板。这显眼了必要条件分类法的可靠性，因为它可以在环境污染必要条件的无限叠加和组合与开发的设计执法人员必需承诺交付的有限机动性并不需要集错综复杂提供者一致的接口。

全面性机动性能力的之外或另有部分类法意味著（或也就是说）是可靠的。对于线道假设，在此阶段应以再考虑每个模板及其相关变量区域（最终目标、前途和历史背景）。首先，应以可用值得注意的KPI（如更加相符的连续性场景）对感测器系统对定时进行假定。这将允许根据可测算的KPI对系统对定时进行实验者。之后，它可以扩展到相异的天气必要条件等。然后可以组织起来一个再考虑输出模板叠加的试验之前矩阵。真实世界结果和借助于的设计结果的巨大叠加为方法有意味著实际上局限性提供者了确凿。在分析报告期间应以警惕任何感测器机动性管制，以管制可以生成哪些数据来默许ADS分析报告。

由于感到恐惧的环境污染必要条件而遇到机动性管制，的设计师可以将其减小到上限机动性水准，如上所述，或者他们可以战略性地扭曲“最终目标”，以便检验环境污染必要条件。再考虑到上面的降雪示例，在全因必要条件下，“最终目标”意味著是线道本身。但是，在下雨必要条件下，“最终目标”意味著是下雨本身，也就是说，线道检验监视器必需检验到下雨。

由的设计执法人员相符什么对整个系统对最终目标和给定的技术能力可靠，但感测器系统对实验者方法有的借以是简介的设计执法人员和试验之前执法人员如何在其开发的设计合同之前合理做到规定机动性和安全要求，并出示履行合同的确凿。与开发的设计后期才发现它们无法达到期望机动性相比，这种做法可以减小安全性。即使发生这种上述情况，最恰当的解决方案意味著只是重新协商机动性层次，并将其揭示给所有利益相关者。最大的安全性来源意味著是最开始未能界定并不需要，并著手对感测器机动性采取“观望（wait and see）”的方法有。

综合系统对实验者

最后，对整个集成系统对定时进行了试验之前。这除此以另有带有集成潜意识迭代的感测器系统对。借助于的设计数据和真实世界数据从同一环境污染之前查阅并定时。然后，可以对状态叠加潜意识迭代定时进行比较，以检查借助于的设计结果是否与实际机动性相符。相关阈模板将相符线道检验迭代是否可用默许：LDW、LKAS或ADS。

借助于的设计

真实世界的

在假定线道假设必要粗略后，终端试验之前方法有可可用默许线道检验迭代的分析报告。终端试验之前可可用显著加速实验者流程，并提供者必要的确凿假定系统对在整个流程之前按期望管理工作。一旦借助了假设和方法有链的基线关联，终端试验之前方法有可可用实验者大区域的行为，并断定对意另有上述情况的安全自发以。通过应以用相异输出的叠加和随机化，系统对自发以将在广泛的场景和刺激之前定时进行试验之前，并查阅对其机动性的不够多信心。置信度可以通过覆盖内积（基于输出数据和/或ODD区域测算）来反映，其之前测算的覆盖度越大，系统对机动性的置信度越大，因为它是在不够广泛的上述情况定时进行试验之前的。

参考资料：Proposal for NATM

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