ISO 21448驾驶员行为建模

ISO 21448驾驶员行为建模

随着智能驾驶系统功能边界的不断扩展，如何有效评估与应对驾驶员与系统交互过程中的未知风险，已成为行业核心议题。ISO 21448（SOTIF，预期功能安全）标准为解决这一问题提供了关键框架，而驾驶员行为建模，正是其体系中不可或缺的分析与验证工具。它旨在超越传统功能安全的已知故障范畴，深入探究在复杂、开放的驾驶场景中，人的因素如何影响系统的整体安全性。

驾驶员行为建模：SOTIF分析的核心支柱

驾驶员行为建模并非简单地模拟“标准”操作，而是建立一个覆盖多维度、多情境的“数字驾驶员”表征体系。它需要整合认知心理学、人因工程学与交通行为学，对驾驶员在系统干预（如接管请求）、系统限制（如ODD退出）以及系统故障等不同状态下的反应进行量化预测。模型通常涵盖感知、决策、执行等环节，并考虑注意力分散、技能差异、疲劳程度及信任度等关键变量。通过这种建模，工程师能够系统性地识别由驾驶员误用、滥用或对自动化功能理解不足而引发的潜在危险场景，从而将这些场景纳入SOTIF的“已知不安全”范围，并针对性地设计缓解措施。

从场景识别到系统优化

在ISO 21448的指引下，驾驶员行为建模的价值贯穿于安全生命周期的全过程。在概念与设计阶段，它帮助定义合理的系统责任边界和人机交互（HMI）策略。在验证与确认阶段，基于模型生成的多样化驾驶员行为参数，可以极大地丰富仿真测试场景库，特别是那些难以在实车测试中安全、重复触发的边缘案例与长尾场景。例如，模型可以模拟一名对系统过度信任的驾驶员在长时间脱手后，面对突发紧急状况时接管延迟的整个过程，从而评估系统预警策略的有效性。这为证明系统在预期运行场景下的安全性提供了强大的数据支撑与逻辑论证。

挑战与未来方向

尽管至关重要，构建高保真度的驾驶员行为模型仍面临显著挑战。人类行为的复杂性与个体差异性使得模型难以做到完全精确。未来，随着数据驱动方法的深入，结合大量自然驾驶数据与机器学习技术，动态、个性化的驾驶员模型将成为可能。同时，模型也需要与SOTIF的其他分析工具（如场景分析、危害识别）更紧密地集成，形成一个闭环迭代的改进流程，最终推动智能驾驶系统在提升功能性能的同时，更可靠、更人性化地与人类驾驶员协同，达成更高的整体安全目标。

ISO 21448驾驶员行为建模