面向无人驾驶车辆的功能安全系统理论危害分析方法（STPA）研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着人工智能、汽车电子等技术的快速发展，无人驾驶车辆作为一种颠覆性的交通工具，正逐渐走进人们的视野，并有望成为未来智能交通系统的重要组成部分。

无人驾驶车辆的应用旨在提高道路交通安全、缓解交通拥堵、改善驾驶体验等方面，具有巨大的社会效益和经济效益。

然而，无人驾驶车辆作为一个复杂系统，涉及感知、决策、控制等多个环节，其功能安全问题也日益受到关注。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，无人驾驶车辆功能安全已成为国内外研究的热点，相关研究成果不断涌现。

1. 国内研究现状

国内学者在无人驾驶车辆功能安全方面取得了一定的研究成果，主要集中在以下几个方面：1.功能安全标准和规范研究：部分学者参与了无人驾驶车辆功能安全相关标准和规范的制定工作，如中国汽车工程学会发布的《自动驾驶汽车功能安全技术要求》等，为无人驾驶车辆功能安全提供了参考依据。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：1.无人驾驶车辆功能安全需求分析：分析无人驾驶车辆系统架构，包括感知系统、决策系统、控制系统和执行系统等关键模块，以及各模块之间的交互关系；研究无人驾驶车辆的运行环境，包括道路环境、交通参与者、天气条件等因素；识别无人驾驶车辆在不同场景下的潜在危害，如碰撞、失控、数据攻击等，并分析其可能导致的后果。

2.面向无人驾驶车辆的stpa方法研究：阐述stpa方法的基本原理，包括系统安全约束、控制动作、不安全控制动作、危害场景等关键概念；分析stpa方法在无人驾驶车辆中应用的难点，如系统边界难以确定、危害场景难以穷举等；针对上述难点，提出改进策略，如结合形式化方法进行危害场景建模、利用机器学习算法进行数据分析等。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：1.文献调研：收集并研读国内外关于无人驾驶车辆功能安全、stpa方法、危害分析等方面的文献资料，了解相关领域的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础和参考依据。

2.案例分析：选择典型无人驾驶车辆应用场景和功能安全案例，深入分析其系统架构、功能需求、潜在危害以及安全措施，总结经验教训，为本研究提供实际案例支撑。

3.模型构建：基于stpa方法的原理和步骤，结合无人驾驶车辆系统特点，构建面向无人驾驶车辆功能安全的stpa分析模型，明确危害识别、原因分析、控制措施等关键环节。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.针对无人驾驶车辆系统特点，对stpa方法进行改进和优化，构建更适用于无人驾驶车辆功能安全分析的stpa分析框架，提高危害识别的全面性和准确性。

2.结合形式化方法或机器学习算法，对无人驾驶车辆的危害场景进行建模和分析，克服传统stpa方法难以穷举所有危害场景的局限性。

3.将stpa方法与其他安全分析方法相结合，如hazop、fmea等，构建多方法融合的无人驾驶车辆功能安全分析体系，提高危害分析的有效性和可靠性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 毛勇,李克强,王建强,等.基于驾驶脑模型的自动驾驶车辆功能安全分析[j].北京理工大学学报,2021,41(11):1230-1236.

2. 郭强,孔维蛳,张永利.无人驾驶汽车系统功能安全设计与验证方法研究综述[j].电子技术应用,2021,47(06):1-7 13.

3. 汪波,张立军,周清峰.面向自动驾驶的系统理论过程分析方法综述[j].计算机科学,2020,47(08):1-8.