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无人驾驶汽车决策系统的规则正确性验证
| 论文题名： | 无人驾驶汽车决策系统的规则正确性验证 |
| 关键词： | 无人驾驶车辆;决策系统;模型检验;环境建模;正确性验证;软件开发;安全性 |
| 摘要： | 随着信息技术的发展，无人驾驶车辆技术日渐成为科学研究的重点领域之一，各国都在其中投入了大量的人力物力。无人驾驶车辆技术能够将人类驾驶员从枯燥危险的驾驶工作中解放出来，减少了车辆行为的随机性，使车辆的行为变得可预测，可以极大地提高车辆行驶的稳定性。另外，无人驾驶车辆技术提高了车辆对环境的反应速度，增强了车辆的安全性，也可以大大缩短行车间距，从而增加公路的运输能力。同时，无人驾驶车辆技术改善了车辆对环境的感知精度，消除了因驾驶员个人问题而造成的交通事故。 无人驾驶车辆技术的核心在于其决策系统的开发，当前无人车决策系统开发过程中面临着诸多难题，主要包括以下几点：由人工编写的代码成本高且维护困难；决策规则与系统软件没有实现分离；设计过程中可能存在潜在的缺陷和错误；软件开发与安全检查不同步。 针对以上问题，课题组提出了验证驱动的基于代码自动生成的无人车决策系统开发框架。课题组早期的工作包括设计了描述无人车决策规则的中间语言，并设计实现了无人车决策系统辅助开发工具，解决了开发过程中的前两个难题。 为了解决无人车决策系统中的安全性问题，本文在代码自动生成技术的基础上引入了模型检验技术，自动生成无人车的模型代码，并对无人车决策系统进行环境建模，通过形式化验证可以发现无人车决策系统设计过程中不易察觉的缺陷和错误，解决其安全性不足的问题，同时能够将安全检查与软件开发过程同步，降低其维护成本。基于该框架，本文将模型检验模块集成到已有的无人车决策系统辅助开发工具 UNMANNED_RULE_EDIT（URE）中，为无人车决策系统的开发工作提供帮助，为其安全性提供保障。 |
| 作者： | 刘斌斌 |
| 专业： | 软件工程 |
| 导师： | 齐治昌 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 国防科学技术大学 |
| 学位年度： | 2015 |
| 正文语种： | 中文 |
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