TNO和Torc Robotics合作使用真实世界的数据进行自动驾驶卡车验证

StreetWise 是 TNO 计划中开发的一种数据驱动方法，旨在使交通更高效、更可持续、更安全。它为卡车在从一个枢纽到另一个枢纽的旅行中会遇到的可预见的交通情况提供了一种解决方案。该方法通过对驾驶数据的自动分析，为开发和评估4级驾驶系统提供了真实场景和测试用例。Torc正在实施StreetWise作为其验证管道中的工具，以分析其真实世界的驾驶数据。从数据库参数中，得出大量统计数据，使原始场景保持分类。由此产生的场景信息使Torc能够根据最先进的国际安全评估流程进行彻底的虚拟验证。

“Torc在开拓安全关键型自动驾驶应用方面拥有17年的经验，我们的技术设计将安全放在首位。我们将道路上最安全，最有经验的驾驶员的驾驶行为作为我们的榜样，“Torc Europe工程高级副总裁兼董事总经理Axel Gern说。“StreetWise方法为安全评估奠定了基础。此外，我们对交通安全的共同信念确保TNO了解我们的需求，并能够为实施和扩大这种方法提供支持。

集体交通场景

对于安全评估，该行业正在使用“飞马项目”中定义的参数化交通情况。StreetWise 方法的核心是一个数据库，其中存储了所有参数化的交通场景。这些场景是从各种数据收集车辆车队收集的驾驶数据中确定的。以计算机可读格式的参数化方式对场景进行建模，为智能仿真软件提供了必要的输入，并提供了一种计算自动驾驶残余风险的方法。TNO已经开发了其方法，甚至允许在特定工业合作伙伴之间建立一个集体情景数据库，这些合作伙伴为此目的提供其数据，而无需在合作伙伴之间交换敏感的驾驶数据。这允许合作伙伴扩展到针对不同城市、国家和大陆的完整方案目录，而无需在每个区域运行自己昂贵的测试或数据收集活动。

可行的端到端安全评估

TNO和Torc的合作包括在TORC的车队运营中实施和升级TNO的StreetWise软件。Torc将使用该软件每天处理车队记录，并为开发工程师提供流量理解。“自主运输在TNO实现更高效、可持续和更安全的交通和运输的使命中发挥着至关重要的作用。新的安全挑战需要行业内的立法和标准化。我们很高兴Torc将成为第一个实施我们的方法的公司，使安全验证领域的采用和标准化更近一步，“TNO安全评估专家Olaf Op den Camp说。