HOW GOOD IS GODD ENOUGH? By H.P. Schoener (On quantitative evaluation of functionalities in self-driving vehicles)

最近在寫論文的前言與動機的部分，看了一篇有趣的文章。這邊簡單做個重點紀錄供日後閱讀。

1. “How Good is Good Enough?“ in Autonomous Driving? by H.P. Schoener
本文提出一個量化自駕車功能"是否夠好"的方法。

自動駕駛就是把人類開車時95%會做對的事情自動化，把剩下5%最小化。據統計，德國高速公路(Autobahn)平均每行駛750萬公里會有一次S0等級(S0是最輕微的)事故，也就是說自駕車測試至少要跑750萬公里且不能發生任何事故。
五大常見的意外起因:

德國汽車產業近年的困境

註:本文於2020年九月完成，時隔一年才發布，但是疫情還沒結束，所以內容都適用啦~

最近因為corona疫情影響，德國汽車產業備受打擊，政府出手Kaufprämie(消費津貼)救車市，否則會有更多人失業...到底為什麼德國舉世聞名的汽車產業會面臨這窘境呢? 除了疫情影響，其實原本產業就不太好? 本文會簡單介紹一下我的看法。

EAST-ADL介紹

這篇講一點EAST-ADL的皮毛，也是今天的學習心得

ADL (Architecture Description Language)是一種用來描述某種特定領域之系統的語言 (domain-specific language。 而EAST-ADL是一種專門設計用以描述汽車嵌入式軟體系統的ADL。

來聊聊自動駕駛功能測試的一環-虛擬整合(Virtual Integration)吧!

§為什麼傳統道路測試不再夠用?

在自動駕駛從一個很新穎的話題蛻變成新產品之前，需要歷經許多安全與可行性測試，但因為傳統道路測試有其限制(例如:需要等到產品之軟硬體部分都研發完成才能整車上路測試、且測試需要天時地利(天候、路況、車流有不可複製性)，危險的情境測試的成本太大等問題)。
更關鍵的一點，訓練自動駕駛功能所用到的機器學習資料集需求量龐大，要累積到10^9公里級的道路駕駛里程，才有辦法訓練一個新功能到它足夠安全，如果是一組有100輛車的車隊，全年無休地駕駛，需要約10-400年的駕駛才能達成。一聽就知道不可行了吧!