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Get Started Free →China standard: Scenario Safety. # 场景安全评估框架 — ISO 34501/34502 + ISO 34503/34504/34505
| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-02 | ✗→✓ | ▲ Improved | 6% | 0% |
| case-03 | ✗→✓ | ▲ Improved | 134% | 0% |
| case-04 | ✗→✓ | ▲ Improved | 3% | 0% |
| case-15 | ✗→✓ | ▲ Improved | 30% | 0% |
| case-16 | ✗→✓ | ▲ Improved | -33% | 0% |
| 标准编号 | 名称 | 状态 | 推荐等级 | |---------|------|------|---------| | ISO 34501:2022 | 自动驾驶系统测试场景 术语 | 已发布 | P1 | | ISO 34502:2022 | 基于场景的安全评估框架 | 已发布 | P1 | | ISO 34502 GB征求意见稿 | 基于场景的安全评估框架(中国版) | 征求意见稿 | P3 | | ISO 34503/34504/34505 | 场景描述/分类/生成方法 | DIS阶段 | P3 |
场景安全评估三层模型
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Functional Scenario (功能场景)
└── 自然语言描述的抽象场景
└── 例:"高速公路上前车突然变道,暴露前方静止车辆"
Logical Scenario (逻辑场景)
└── 参数化描述,参数取值为范围/分布
└── 例:ego_speed ∈ [100,120] km/h,
target_speed = 0 km/h,
cut_out_ttc ∈ [2.0, 5.0] s
Concrete Scenario (具体场景)
└── 所有参数赋具体值的可执行场景
└── 例:ego_speed = 110 km/h,
target_speed = 0 km/h,
cut_out_ttc = 3.2 s
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ISO 34502 安全评估流程
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Phase 1: 场景识别
├── 从标准/法规提取
├── 从事故数据提取
├── 从自然驾驶数据提取
└── 专家知识补充
Phase 2: 场景描述与参数化
├── 功能场景定义
├── 逻辑场景参数化
└── 参数空间定义
Phase 3: 场景选择
├── 基于风险的优先级排序
├── 覆盖度分析
└── 测试资源分配
Phase 4: 场景执行
├── 仿真测试(批量执行)
├── 封闭场地测试(关键场景)
└── 开放道路测试(真实环境)
Phase 5: 安全论证
├── 通过率统计
├── 覆盖度论证
├── 残余风险评估
└── 安全案例构建
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ISO 34502 ↔ DFM关联
├── ISO 34502定义了场景安全评估的工程框架
├── DFM(驾驶员基础模型)提供:
│ ├── 人类驾驶行为基线(作为安全参考)
│ ├── 场景暴露频率(基于大规模NDD)
│ ├── 场景参数分布(基于7.5M+轨迹数据)
│ └── 场景批评性量化指标
└── 组合使用:DFM为ISO 34502提供数据驱动的场景选择和安全论证ISO 3450x 场景标准族
├── ISO 34503: Specification of Operational Design Domain
│ └── ODD描述方法和分类框架
├── ISO 34504: Scenario Categorization
│ └── 场景分类方法(基于抽象层次)
└── ISO 34505: Scenario Generation and Selection
└── 场景生成和选择方法skills/china-standards/sotif/ — SOTIF标准集skills/china-standards/odd/ — ODD标准skills/automotive-scenario-driven-testing/ — 场景驱动测试方法skills/automotive-dfm-benchmarking/ — DFM基准评测Other measured skills in the registry, with their headline benchmark lift.