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旨在解決先進駕駛輔助系統(tǒng)和自動駕駛汽車安全性方面愈發(fā)明顯的缺口

對于打造一個強大的體系從而驗證和量化安全性而言，一個開放、常見、標準的場景描述語言至關重要

以色列特拉維夫當?shù)貢r間年9月24日，以色列初創(chuàng)公司Foretellix宣布，該公司已經向先進駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)和自動駕駛汽車產業(yè)鏈開放可衡量的場景描述語言(M-SDL)并向自動化及測量系統(tǒng)標準協(xié)會(ASAM)標準委員會貢獻這種語言理念。針對當前用于核實與驗證車輛安全的格式、語言、方法和指標缺點，M-SDL是首個能夠解決這些問題的開放型語言。

One M-SDL scenario specification allows to represent many scenario variants

Foretellix還公布了M-SDL合作伙伴計劃，為M-SDL的業(yè)內反饋和改進提供了機制。M-SDL合作伙伴計劃包括AVL List GmbH、沃爾沃集團、Unity Technologies、Horiba Mira Ltd、TüV SüD、Automotive Artificial Intelligence (AAI) GmbH、Metamoto Inc、Vector Zero Inc、布里斯托大學Trustworthy Systems Lab以及佛羅里達理工大學Advanced Mobility Institute等成員。

正如許多業(yè)內專業(yè)人士指出，基于模擬和道路測試的里程數(shù)、接管數(shù)量，以及/或傳統(tǒng)測試覆蓋率的安全方法和指標是不充分的、不可擴展的，并且不容易共享或再次使用。

此外，由于自動駕駛汽車和交通的不可控行為，開發(fā)人員無法確定他們的測試是否真正規(guī)劃了所需的場景或按預期評估測試覆蓋率。最后，這些技術都沒有提供足夠的機制來識別以前未知的高危場景，也沒有聚合所有虛擬和物理測試平臺的覆蓋率指標。

通過開放和貢獻M-SDL，工具廠商、供應商和開發(fā)人員將能夠1)使用常見的、人類可讀的高級語言來簡化場景的捕獲、再次使用和共享，2)輕松指定任何場景和運行條件的結合，確定以前未知的高危情況，以及3）監(jiān)視和測量自主功能的覆蓋率，這對于證明自動駕駛汽車無關于測試及測試平臺的安全性至關重要。

Foretellix首席執(zhí)行官Ziv Binyamini表示：“實現(xiàn)可量化的自動駕駛汽車安全性的能力仍然受限于標準、方法和指標的缺乏，導致再使用和共享困難，并且不充分，以及/或無法升級。我們相信一個開放的生態(tài)體系和開放型標準有助于ASAM創(chuàng)建開放式語言標準�！�

可用性

M-SDL規(guī)格的0.9版本、M-SDL概述和M-SDL合作伙伴計劃申請，請參見foretellix.com/open-language。Foretellix還為ASAM貢獻了M-SDL理念，旨在積極幫助制定下一代OpenSCENARIO標準。