自动驾驶技术排名是如何评估安全性的

自动驾驶技术排名评估安全性主要考虑以下方面。

首先是确保安全功能，也就是预期功能安全（SOTIF），要避免在无系统硬件或软件故障时因功能不足引发危险。

评估方法多样，比如 Real world test、Scenario based test、Formal verification、Shadow mode、Function based test 等。

在 Scenario based test 中，先微观评估即 MiR 指标评估，再转化为宏观评估 MaR，像评估追尾事故率，用 TTC 作风险评估的 MiR 危险度量，采集场景数据等推导出总体事故率 MaR，可采用极值理论。

功能安全评估方法有形式化验证、故障树分析等，故障注入评估方法包括硬件、软件、网络故障注入。

基于机器学习的评估方法利用算法分析数据，预测故障概率和严重程度。基于仿真模型的评估方法建立仿真模型并实验，基于硬件和软件测试的评估方法通过台架、道路、实车测试等发现问题。

还有一种自动驾驶汽车安全性等级评估方法，要建立数字孪生测试系统，测试得到危险用例，构建车辆交通环境博弈模型，根据敏感系数得安全性指数，以危险用例安全性指数为阈值确定安全性。建立数字孪生测试系统包括高精地图测绘、建虚拟孪生测试环境、通信网络等。

车辆自动驾驶安全性评估常用仿真测试和实地测试。

总之，只有用可靠、可行及一致的方法衡量自动驾驶系统的安全性，才有助于开发者协作及赢得公众信任。要追踪后果性安全指标，如车辆碰撞和违背交通规则行为的频率和严重程度，还要有预测性指标体系补充。