Новые разработки в области EDR (регистратор данных о событиях) для автоматизированных транспортных средств
Клаус Бём , Тибор Кубятко , Даниэль Паула и Ханс-Георг Швайгер
Из журнала Open Engineering
https://doi.org/10.1515/eng-2020-0007
В связи с грядущими новыми законодательными нормами ЕС о регистраторе данных о событиях, начиная с 2022 года, возникает вопрос, достаточно ли обсуждаемой базы данных для выяснения аварий с участием автоматизированных транспортных средств. На основе реконструкции реальных аварий, в том числе транспортных средств с системой ADAS, в сочетании со специально разработанными краш-тестами предлагается более широкая база данных, чем в соответствии с правилами EDR США (NHTSA 49 CFR Part 563.7). Рабочая группа AHEAD, в которую вносят свой вклад авторы, уже разработала модель данных, которая соответствует потребностям автоматизированного вождения. Показана структура этой модели данных. Кроме того, показаны особые преимущества хранения внутренних видео- или фотоматериалов из систем автомобильных камер в сочетании с данными об объектах. При использовании сложного метода 3D-измерения места аварии видео или фотографии также могут служить контрольным экземпляром для сохраненных данных о транспортном средстве. Модель данных AHEAD, улучшенная за счет хранения видео- и фотопотоков, должна быть рассмотрена в запланированной дорожной карте Неофициальной рабочей группы (НРГ) по EDR/DSSSAD (Система хранения данных для автоматизированного вождения), которая будет отчитываться перед ЕЭК ООН WP29. Кроме того, доступ к данным по воздуху с использованием технологии, уже применяемой в Китае для электромобилей под названием «Мониторинг в реальном времени», позволит совершить качественный скачок в реконструкции судебно-медицинской экспертизы. Модель данных AHEAD, улучшенная за счет хранения видео- и фотопотоков, должна быть рассмотрена в запланированной дорожной карте Неофициальной рабочей группы (НРГ) по EDR/DSSSAD (Система хранения данных для автоматизированного вождения), которая будет отчитываться перед ЕЭК ООН WP29. Кроме того, доступ к данным по воздуху с использованием технологии, уже применяемой в Китае для электромобилей под названием «Мониторинг в реальном времени», позволит совершить качественный скачок в реконструкции судебно-медицинской экспертизы. Модель данных AHEAD, улучшенная за счет хранения видео- и фотопотоков, должна быть рассмотрена в запланированной дорожной карте Неофициальной рабочей группы (НРГ) по EDR/DSSSAD (Система хранения данных для автоматизированного вождения), которая будет отчитываться перед ЕЭК ООН WP29. Кроме того, доступ к данным по воздуху с использованием технологии, уже применяемой в Китае для электромобилей под названием «Мониторинг в реальном времени», позволит совершить качественный скачок в реконструкции судебно-медицинской экспертизы.
Ключевые слова: регистратор данных событий (EDR) ; автоматизированные транспортные средства ; видео- и фотопотоки ; Мониторинг в реальном времени (RTM) ; AHEAD (объединенное предложение по омологации регистратора данных о событиях для автоматизированного вождения)
1 Современное состояние разъяснения дорожно-транспортных происшествий с использованием данных о транспортном средстве
В Германии «Система хранения данных для автоматизированного вождения» (DSSAD) для транспортных средств с уровнем автоматизации ≥ SAE Level 3 была законодательно предписана § 63a StVG в 2017 году [ 1 ]. Чтобы прояснить возможные вопросы ответственности, DSSAD документирует, управляла ли система или водитель транспортным средством [ 1 ]. ЕЭК ООН планирует ввести стандарт DSSAD в 2020 году [ 2 ].
С 2006 года NHTSA определило в соответствии с правилом «49 CFR Part 563» единые требования к точности, сбору, хранению, живучести и возможности восстановления данных о ДТП для конкретных транспортных средств в транспортных средствах, оснащенных регистратором данных о событии (EDR) [ 4 ] . . Эта функция EDR обычно реализована в блоке управления подушками безопасности [ 5 ]. Постановление «49 CFR Part 563» применяется только к транспортным средствам категорий M1 и N1 [ 4 , 6]. В результате большегрузные автомобили, автобусы, мотоциклы, сельскохозяйственные и лесохозяйственные машины, прицепы или автомобили специального назначения не должны быть оснащены EDR. В US EDR записываются данные о транспортном средстве, перечисленные в «49 CFR Part 563.7», которые полезны при расследовании несчастных случаев и оценке удерживающих систем [ 4 ]. Постановление также требует, чтобы аналитик аварийных ситуаций имел возможность получать данные EDR без поддержки производителя транспортного средства с использованием «доступного в продаже инструмента/устройства» [ 4 ].]. Поскольку правила EDR США действуют с 2006 года, никакие элементы данных, важные для расследования аварий с участием автоматизированных, подключенных или электрифицированных транспортных средств, не принимаются во внимание. Кроме того, многие ДТП с участием пешеходов и, в частности, велосипедистов, не признаются значимыми событиями для активизации хранения данных из-за недостаточности триггерных критериев [ 7 , 8 ].
Европейская комиссия приняла решение законодательно предписать EDR для новых типов транспортных средств к 2022 году [ 9 ]. Кроме того, к январю 2021 года Китай юридически предпишет EDR [ 10 ]. Спецификация разрабатывается в специально созданной неофициальной рабочей группе (IWG EDR/DSSAD) и еще не завершена [ 3 ]. EDR, аналогичный стандарту США, пользуется особой популярностью у производителей и поставщиков. Такое впечатление могло сложиться на предыдущих заседаниях и телефонных конференциях IWG EDR/DSSAD, в которых участвовали авторы.
фигура 1
Обзор международных правил, касающихся EDRи DSSAD. Источники: [ 2 , 3 ].
Таким образом, текущие и планируемые решения EDR и DSSAD недостаточны и, вероятно, не будут достаточными для полного выяснения дорожно-транспортных происшествий с автоматизированными и подключенными транспортными средствами [ 8 ].
Параллельно с этими разработками многие производители регистрируют нестандартизированные данные об авариях транспортного средства [ 11 , 12 , 13 ]. Опыт ежедневной работы основного автора в качестве аналитика аварий показывает, что количество и запуск этих данных обычно очень непрозрачны в этом контексте. Кроме того, в этом контексте следует упомянуть, что обычно производители решают, какие данные будут предоставлены независимому эксперту, например, в случае испытания.
Китай придерживается особого подхода в области электромобильности. Обязательно, чтобы все данные от тяговой батареи, а также связанные с ними переменные окружающей среды транслировались в режиме реального времени из шинных систем транспортного средства в блок трансмиссии в рамках мониторинга в реальном времени (RTM). Эти данные буферизуются и отправляются на правительственные серверы [ 14 ].
2 Актуальность сложной концепции EDR
С точки зрения независимого аналитика дорожно-транспортных происшествий, этот статус-кво уже приводит к описанным ниже проблемам в современных автомобилях и станет еще более очевидным в автомобилях с более высокой степенью автоматизации в будущем. Чтобы иметь возможность представить факты более четко, примерный сценарий аварии поможет:
Представьте себе, что современный автомобиль с функцией обнаружения пешеходов и велосипедистов попал в аварию с велосипедистом. Велосипедист резко перебегает дорогу и без руки сигнализирует полосу движения автомобиля. Велосипедиста сбивает машина, и удар головой о правую переднюю стойку приводит к гибели велосипедиста на месте аварии. Эта авария была физически неизбежна, так как велосипедист пересек полосу движения автомобиля таким образом, что защитные реакции были невозможны даже при использовании самых современных технологий. Из-за большой разницы в массе и частых столкновений автомобиль, оснащенный функцией EDR, не записывает никаких данных в ЭБУ подушек безопасности. Однако встроенные в автомобиль вспомогательные системы зарегистрировали аварию и сохранили данные в памяти данных, доступ к которой может получить только производитель. В дополнение к подробным данным о динамике движения и данным о функциональном состоянии и режиме работы отдельных вспомогательных систем, в случае аварии также сохраняются видеоданные, включая данные об объектах окружающей среды автомобиля, генерируемые слиянием датчиков. Эти данные могли бы подтвердить техническую неизбежность аварии водителем автомобиля или установленными системами помощи.
Поскольку окончательное положение автомобиля было изменено до прибытия полиции или эксперта из-за дорожной ситуации, ретроспективный классический анализ ДТП без этих дополнительных данных о транспортном средстве приводит к очень большим допускам. Следовательно, при рассмотрении ситуации в пользу велосипедиста ДТП можно было бы избежать как для водителя автомобиля, так и для установленных вспомогательных систем.
В контексте гражданского разбирательства выжившие иждивенцы велосипедиста требуют судебного разбирательства в отношении водителя транспортного средства. В руководстве по эксплуатации автомобиля четко указано, что данные автомобиля за пределами EDR сохраняются в контексте ДТП. Ссылаясь на основные положения о защите данных, водитель просит производителя раскрыть эти данные. Поскольку транспортное средство, попавшее в аварию, имеет беспроводную связь, данные, относящиеся к аварии, автоматически передаются производителю вскоре после аварии. Он смог интерпретировать данные. Кроме того, эти данные доказывают, что авария была неизбежна для водителя. Хотя авария также была неизбежна для системы, вполне вероятно, что в этом случае данные также будут доступны суду. Если, однако, производитель приходит к выводу в ходе анализа аварии, что в активных вспомогательных системах присутствовали неисправности, которые, возможно, были причиной или сопутствующей причиной аварии, сомнительно, будет ли полный набор данных передан в суд. В случае каких-либо сомнений из-за отсутствия стандартизации этих данных производитель будет утверждать, что некоторые элементы данных не были сохранены для этой конкретной аварийной ситуации в автомобиле.
Кроме того, могут быть возможные комбинации, в которых значительно больший объем данных, записанных в проприетарных системах, может противоречить записанным данным EDR. Очевидным примером является то, что US EDR регистрирует только указанную скорость, которая может отклоняться на 10% от фактической скорости центра масс транспортного средства во время полного маневра торможения с вмешательством управления ABS [ 15 ].]. С точки зрения авторов, эта ситуация приведет к гротескной ситуации, когда - в зависимости от настойчивости и уровня знаний органов прокуратуры или вовлеченных экспертов, а также от желания производителей сотрудничать - несчастные случаи могут быть или не быть. уточнены, даже если сохраненные данные в любом случае допускают надежное уточнение. Судебная практика в Германии уже сегодня показывает, что суды все чаще требуют от производителей предоставить эти данные. Можно предположить, что эта процедура будет расширяться по мере роста проникновения на рынок (частично) автоматизированных транспортных средств с соответствующей нагрузкой на производителей. Кроме того, уже видно, что внешние источники данных, такие как данные смартфона,16 ]. Это приведет к настоящему хаосу данных с частично противоречивыми источниками данных. Если стандартизированная база данных отсутствует, результатом будут длительные и дорогостоящие судебные разбирательства, в ходе которых не все несчастные случаи могут быть полностью выяснены и, вероятно, останутся остаточные сомнения [ 17 ]. Однако, если, особенно с учетом автоматизированного вождения, после дорожно-транспортных происшествий остаются сомнения в правильности функционирования системы, это может подорвать признание этой технологии или доверие к ней. Это значительно усложняет его коммерциализацию [ 18]. Важно, чтобы доверие к технологии создавалось с полным расследованием несчастных случаев и предотвращением системных ошибок в качестве центральных элементов. Всегда должна обеспечиваться прослеживаемость решений, принимаемых системой. Это касается также объяснимого искусственного интеллекта (ИИ).
По этой причине была создана неофициальная рабочая группа AHEAD (Предложение по агрегированной омологации для регистратора данных о событиях для автоматизированного вождения), чтобы продвигать стандартизацию базы данных, необходимой для будущего EDR [ 19 ]. Цель состоит в том, чтобы регистрировать как можно меньше данных, чтобы можно было достоверно и без остаточных сомнений установить все происшествия. AHEAD уделяет первостепенное внимание принципу минимизации и защиты данных. Структуру базы данных можно увидеть на рисунке 2 .
фигура 2
Структура списка данных AHEAD. Источник: [ 20 ].
AHEAD уделял особое внимание элементам данных, связанным с ADAS / HAD / AD, связью V2X, электромобильностью и кибербезопасностью, поскольку они недостаточно учитывались в предыдущих концепциях EDR. В дополнение к этой работе научное решение для будущего ЭДР на самостоятельной основе систематически разрабатывается в исследовательской группе авторов Высшей технической школы Ингольштадта. Порядок действий следующий:
На основе экспертных знаний авторов в сочетании с соответствующими базами данных DEKRA Automobil GmbH и общедоступными базами данных аварий [ 21 ] систематически разрабатываются сценарии аварий, которые не могут быть в достаточной степени прояснены классическим анализом аварий с учетом EDR США. После этого определяются элементы данных, которые помогут уточнить сценарии будущих аварий с максимально возможной точностью и без сомнений. Эти элементы данных будут подтверждены анализом реальных аварий, а также специально разработанными тестами на полигонах Высшей технической школы Ингольштадта (испытательный комплекс в помещении и полигон на открытом воздухе) и на полигоне Автомобильного испытательного центра DEKRA (DATC) в г. Клетвиц, Германия.
Индивидуальные сценарии аварии анализируются как можно полнее, аналогично назначению эксперта судом, так что необходимость отдельных элементов данных может быть оценена на практике. Кроме того, для реконструкции аварии в будущем необходимо виртуально воспроизвести эти сценарии с помощью соответствующих инструментов, чтобы иметь возможность ответить на вопросы, касающиеся возможности предотвращения аварии водителем или системой. Этот подход показан ниже на примере записи видео с системных камер в качестве явного элемента данных.
3 Необходимость хранения системных видео и связанных с ними объектных данных - одно видео рассказывает более 1000 Терабайт
Становится очевидным, что многие заинтересованные стороны критически относятся к хранению системных видео в рамках концепции EDR. В первую очередь приводятся причины защиты данных, поскольку наружные видео также могут включать в себя посторонних лиц или транспортные средства. Внутренние видео считаются еще более важными, поскольку предполагается, что конфиденциальность жильцов будет частично нарушена [ 3 ]. Однако с точки зрения анализа аварий преимущество событийного подхода заключается в том, что данные сохраняются только в случае соответствующего события (обычно аварии). При этом зарегистрированные лица и транспортные средства не остались бы в стороне. Они будут свидетелями аварии. Для того, чтобы проиллюстрировать необходимость хранения хотя бы внешних системных видео, используется следующий пример реальной аварии.
На перекрестке с ПДД «справа налево» происходит ДТП между мотоциклом, приближающимся справа, и легковым автомобилем, приближающимся слева, как видит мотоциклист. Большая дальность выброса мотоциклиста бросается в глаза при классическом расследовании ДТП. С помощью соответствующих методов виртуальной реконструкции превышение скорости мотоциклистом может быть определено на основе расстояния броска. Авария произошла в зоне с ограничением скорости 30 км/ч.
В надежных расчетах, несмотря на очень точную трехмерную документацию аварии, даже с использованием новейших методов реконструкции могут возникать допуски до +/-10 км/ч для скорости столкновения мотоциклиста. Это можно предположить из-за неопределенностей переменных параметров и математических ограничений используемых расчетных моделей. Об этом свидетельствуют аналогичные случаи основной профессиональной практики автора.
Следов предаварийной фазы обоих автомобилей не обнаружено из-за установленных систем ABS или неинициированного торможения. Кроме того, на автомобилях, попавших в аварию, не устанавливается самостоятельно извлекаемая МЭД. Даже если бы был установлен EDR, нельзя было предположить, что авария будет сохранена в EDR из-за произошедшего столкновения. В этих случаях пороги срабатывания в соответствии с 49 CFR Part 563 часто не соблюдаются. Однако задействованный автомобиль отправляет обширные данные на сервер производителя. Объем данных, отправляемых постоянно или на основе событий, не прозрачен для независимых третьих сторон. В данном конкретном случае все видеосистемы, фиксирующие аварию, могут быть подкреплены постановлением прокурора. Стоп-кадр передней камеры показан на рисунке 3 .
Рисунок 3
Стоп-кадр системного видео (с передней камеры) в непосредственной точке столкновения (слева) и визуальная окклюзия автомобиля VW Touran, приближающегося с фронтальной боковой камеры (справа).
С помощью этих видеороликов авария и, в частности, причина аварии могут быть выяснены значительно точнее [ 22 ]. Видеозаписи показывают, помимо превышения скорости мотоциклиста, также визуальную окклюзию для водителя транспортного средства пересекающим VW Touran. Точная синхронизация участвующих в аварии автомобилей с VW Touran по времени и расстоянию невозможна без соответствующего видеоматериала.
Задействованное транспортное средство воспринимает окружающую среду на основе установленных сенсорных систем и связанного с ними слияния сенсоров. Эти объединенные данные датчиков позволяют распознавать и отслеживать объекты. Эта информация об объекте — например, в какой момент времени транспортное средство распознало и классифицировало мотоцикл как опасный — была бы очень полезна для дальнейшего анализа аварии. Можно было определить точку реакции транспортного средства и изучить сценарии уклонения транспортного средства с помощью соответствующего сложного виртуального моделирования. Таким образом можно доказать, была ли авария предотвратимой или неизбежной для системы.
Необходимым условием для такого подхода является наличие данных об объекте в сочетании с данными камеры системы. Используя этот метод, можно сопоставить данные об объекте, встроенном в перспективу справа, и, следовательно, восприятие транспортного средства с визуальным восприятием человека с использованием сохраненного видео. Таким образом, можно было бы проверить, правильно ли распознаются границы объекта. В сочетании с очень точным 3D-измерением места аварии расстояния и скорости, рассчитанные системой, можно проверить, анализируя системные видео [ 17]. В результате стало легче обнаруживать признаки неисправных или неправильно откалиброванных сенсорных систем. Этот подход также может быть использован для будущих периодических технических осмотров (PTI), если среда осмотра известна очень точно в 3D и возможен доступ к данным объекта транспортного средства [ 23 ].
В принципе, необходимо констатировать, что системные видео в сочетании с соответствующими объектными данными являются абсолютной предпосылкой для такой точной и комплексной реконструкции аварии. По этой причине видео следует хранить в регистраторе данных о событиях будущего. Тем более, что фото и видео способны изобразить ход аварии для технического неспециалиста более понятно и наглядно, чем любые другие записывающие данные. Важно отметить, что необходимо учитывать оптические эффекты, такие как дисторсия объектива и другие особенности используемых системных камер, чтобы избежать неправильных впечатлений. Необходимые корректировки видео и угла обзора не являются тривиальными и должны ограничиваться целостным анализом аварии. Использование такого рода видео привело бы к значительно большей юридической определенности, так как аварии могли бы быть лучше выяснены или могли бы быть выяснены типы аварий, которые пока вообще неразрешимы. Например, в случае с упомянутой выше аварией визуальный охват VW Touran без видеосъемки не решить.
Кроме того, если бы эти очень точно реконструированные аварии как можно быстрее вводились в анонимную базу данных аварий, это дало бы следующие преимущества для разработки автоматизированных и подключенных транспортных средств:
Производители смогут извлечь уроки из аварий, связанных не только с их собственными транспортными средствами, но и из всех соответствующих аварий. Например, этот метод можно использовать для виртуальной проверки того, является ли конкретный сценарий аварии, который было трудно распознать системе конкурента и, следовательно, стал причиной аварии, также сложен для собственной системы производителя. Кроме того, ложные знания ИИ, которые потенциально могут повлиять на весь флот, могут быть быстро обнаружены.
4 Внешний вид
По аналогии с приведенной выше причиной для хранения системных видео или данных об окружающей среде в EDR будущего каждый элемент данных или кластер, дополнительно предлагаемый в списке данных, разработанном AHEAD, должен быть проверен. Реальные аварии в сочетании с правильно спланированными лабораторными испытаниями являются наиболее подходящим способом доказать необходимость элемента данных и его подробное определение с точки зрения точности и разрешения. Дальнейшие эксперименты в сотрудничестве с DEKRA и FSD GmbH уже запланированы в Исследовательском центре CARISSMA.
Тем не менее, представленная концепция EDR является лишь одним из важных аспектов целостной концепции анализа аварий в будущем, позволяющей более точно выявлять аварии и более эффективно передавать извлеченные уроки соответствующим органам. В текущей судебно-медицинской экспертизе часто бывает так, что из-за исключительного права использования прокуратуры и судов отчет об анализе аварии обычно используется только для вопросов, относящихся к суду. Выводы, например, касающиеся особенно критических сценариев аварий для определенных систем помощи или проблем с дорожной инфраструктурой ( например , запутанный маршрут движения), обычно не рассматриваются экспертом, и производители или органы дорожного движения не могут получить доступ к этим экспертным заключениям.
По этой причине авторы разработали целостный подход в соответствии с рисунком 4 , чтобы поднять анализ аварий в будущем на новый уровень.
Рисунок 4
Общая концепция анализа аварий в будущем.
Данные, сгенерированные во время события, сначала записываются в EDR. Данные автоматически передаются доверенному лицу через безопасное соединение для передачи данных и беспроводной интерфейс. Большим преимуществом этого метода является то, что, например, в случае пожара, при котором EDR потенциально может быть уничтожена, данные защищены доверенным лицом данных в случае соответствующего покрытия сети. После того, как данные полностью, аутентично и с целостностью получены доверенным лицом, они также могут быть физически удалены из транспортного средства. Преимущество будет заключаться в том, что в случае продажи транспортного средства покупатель не сможет получить доступ к возможным данным продавца о ДТП, что было бы желательно по соображениям защиты данных. Можно также предположить, что определенные данные, такие как значения тяговой батареи или пробег, которые имеют решающее значение для стоимости транспортного средства,
Кроме того, в случае доступа EDR в режиме реального времени к шинным системам транспортного средства было бы целесообразно проводить суверенные проверки транспортного средства. Технически это возможно, как показывает Мониторинг в реальном времени (RTM) для электромобилей, предписанный в Китае [ 14 ].]. Это предлагает совершенно новые возможности для PTI, чтобы проверять все более сложные сенсорные системы на наличие неисправностей и корректировать калибровку независимо от системы автомобиля. В то же время значения, зафиксированные EDR с учетом заданных допусков, также могут быть проверены во время PTI. Беспроводное решение через доверительного управляющего данными также имеет преимущество простой обработки данных уполномоченными аналитиками аварий или экспертами, поскольку они могут легко получить доступ к данным в веб-решении. В сочетании с современной реконструкцией аварии, включая очень точное трехмерное измерение места аварии с исчерпанием всех возможностей цифровой криминалистики, также было бы возможно воссоздать очень точный виртуальный сценарий развития аварии. . Это может быть анонимизировано и передано в формате открытого сценария в соответствующую базу данных сценариев аварий, к которой могут получить доступ все заинтересованные стороны. В результате такая реконструкция аварии будущего блестяще выполнила бы три основные задачи:
Прежде всего, такой подход обеспечивает правовую определенность и конфиденциальность данных для всех. Аварии могут быть надежно устранены, и как производитель, так и вовлеченный водитель могут при необходимости оправдать себя. Это создает доверие со всех сторон.
Кроме того, значительно более точно реконструированные аварии могут пополнять анонимные базы данных сценариев аварий, что будет иметь огромную ценность для большого числа заинтересованных сторон. В частности, вывод, сделанный сразу после аварии, будет иметь большое значение для разработки высокоавтоматизированных транспортных средств, а также для дальнейшего улучшения инфраструктуры безопасного дорожного движения. Этими аспектами в основном пренебрегают в классическом анализе аварий.
Наконец, можно утверждать, что доступ к данным EDR в режиме реального времени мог бы значительно улучшить качество PTI [ 23 ].
использованная литература
[1] Straßenverkehrsgesetz (StVG) § 63a Datenverarbeitung bei Kraft-fahrzeugen mit hoch- und volautomatisierter Fahrfunktion: StVG § 63a , 2017.Поиск в Google Scholar
[2] Экономический и Социальный Совет ООН. Пересмотренный рамочный документ по автоматизированным/автономным транспортным средствам: Всемирный форум по гармонизации правил в отношении транспортных средств – 178-я сессия . [Онлайн] Доступно:https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=2&cad=rja&uact=8&ved=2ahUKEwjbzs3nr5TlAhXFa1AKHcdKAtEQFjABegQIAxAC&url=https%3A%2F%2Fwww.unece.org%2Ffileadmin%2FDAM%2Ftrans% 2Fdoc%2F2019%2Fwp29%2FECE-TRANS-WP29-2019-34-rev.1e.pdf&usg=AOvVaw0bbJQEqz-Al-D1ek4uC65s Дата обращения : 11 октября 2019 г.Поиск в Google Scholar
[3] ЕЭК ООН. Рабочая группа по автоматизированным/автономным и подключенным транспортным средствам (GRVA): DSSAD/EDR . [Онлайн] Доступно:https://wiki.unece.org/pages/viewpage.action?pageId=87621709Поиск в Google Scholar
[4] НАБДД. Свод федеральных правил (CFR) 49: Часть 563 — Регистраторы данных о событиях . [Онлайн] Доступно:https://www.govinfo.gov/content/pkg/CFR-2018-title49-vol6/xml/CFR-2018-title49-vol6-part563.xml Дата обращения: 13 октября 2019 г.Поиск в Google Scholar
[5] Европейская комиссия. Мобильность и транспорт – Безопасность дорожного движения: «черные ящики»/автомобильные регистраторы данных . [Онлайн] Доступно:https://ec.europa.eu/transport/road_safety/specialist/knowledge/esave/esafety_measures_known_safety_effects/black_boxes_in_vehicle_data_recorders_en Дата обращения: 13 октября 2019 г.Поиск в Google Scholar
[6] Европейская комиссия. Категории транспортных средств . [Онлайн] Доступно:https://ec.europa.eu/growth/sectors/automotive/vehicle-categories/ Дата обращения: 07 октября 2019 г.Поиск в Google Scholar
[7] С. Дюрнбергер и Крейтнер Мелани, «EDR-Daten heute und in Zukunft», ВКУ , 13 октября, стр. 328–341, 2017,https://www.vkuonline.de/edr-daten-heute-und-in-zukunft-2023508.htmlПоиск в Google Scholar
[8] М. Кройтнер и К. Бём, «Как должен выглядеть EDR для автоматизированных транспортных средств с точки зрения аналитика аварий?: разработка неофициальной рабочей группы AHEAD», Ингольштадт, 13 марта 2018 г.Поиск в Google Scholar
[9] Европейская комиссия. Европейская комиссия - Пресс-релиз: Безопасность дорожного движения: Комиссия приветствует соглашение о новых правилах ЕС, которые помогут спасать жизни. Брюссель; 2019.Поиск в Google Scholar
[10] ЕЭК ООН. Рабочая группа по автоматизированным/автономным и подключенным транспортным средствам (GRVA): EDR/DSSAD, 1-я сессия . EDR-DSSAD-01-06 Обзор EDR. [Онлайн] Доступно:https://wiki.unece.org/pages/viewpage.action?pageId=87621710 Дата обращения: 11 октября 2019 г.Поиск в Google Scholar
[11] Национальный совет по безопасности на транспорте (NTSB). Управление безопасности дорожного движения: Tesla - Сводный отчет по данным автоматизации транспортных средств . [Онлайн] Доступно:https://dms.ntsb.gov/pubdms/search/hitlist.cfm?docketID=62683&CFID Дата обращения: 14 октября 2019 г.Поиск в Google Scholar
[12] Национальный совет по безопасности на транспорте (NTSB). Управление дорожной безопасности: Тесла - фактический отчет специалиста по регистратору данных о транспортных средствах . [Онлайн] Доступно:https://dms.ntsb.gov/pubdms/search/hitlist.cfm?docketID=62683&CFID Дата обращения: 14 октября 2019 г.Поиск в Google Scholar
[13] Audi AG, «Руководство по Audi Q3», 2018 г.Поиск в Google Scholar
[14] Техническая спецификация системы удаленного обслуживания и управления для электромобилей. Часть 3: Протокол связи и формат данных , GB/T 32960.3, 2016.Поиск в Google Scholar
[15] Vertal P, Nouzovský L, Frydrýn M, Mičunek T, Svatý Z, Kolla E. Auswertung von CDR-Crashversuchen. ВКУ. 2018;(10):328–37.Поиск в Google Scholar
[16] Raith N. Das vernetzte Automobil. Konflikt zwischen Datenschutz und Beweisführung. 1-е изд. Спрингер Вьюг; 2019.https://doi.org/10.1007/978-3-658-26013-2_210.1007/978-3-658-26013-2Поиск в Google Scholar
[17] Schweiger HG, Fothen C, Böhm K. «Регистратор данных о событиях для автоматизации Fahrzeuge: Rechtssicherheit und Datenschutz für alle», Automobil Elektronik , März 2019, стр. 48–51, 2019,https://www.automobil-elektronik.de/blog/2019/04/15/automobil-elektronik-032019/Поиск в Google Scholar
[18] John B. Aktuelle Deloitte-Studie ergibt: Verbraucher haben wenig Vertrauen ins autonome Fahren . [Онлайн] Доступно:https://www.automobilwoche.de/article/20190305/NACHRICHTEN/190309952/aktuelle-deloitte-studie-ergibt-verbraucher-haben-wenig-vertrauen-ins-autonome-fahrenПоиск в Google Scholar
[19] ВПЕРЕДИ. AHEAD (объединенное предложение по омологации EventRecorderData для автоматизированного вождения): Rechtssicherheit und Datenschutz für alle . [Онлайн] Доступно:https://www.thi.de/forschung/carissma/technologiefelder/sichere-elektromobilitaet/ahead/ Дата обращения: 14 октября 2019 г.Поиск в Google Scholar
[20] М. Кройтнер, К. Лаутервассер и Дж. Гвехенбергер, «Модель данных «AHEAD» — детали и дополнения», Барселона, Испания, 24 октября 2019 г.Поиск в Google Scholar
[21] ГИДАС. Немецкое углубленное исследование несчастных случаев . [Онлайн] Доступно:https://www.gidas.org/willkommen/ Дата обращения: 15 октября 2019 г.Поиск в Google Scholar
[22] Эдуард Колла. Ян Ондруш, Питер Верталь, «Реконструкция дорожных ситуаций по цифровым видеозаписям с использованием метода объемного кинетического картирования», №. Архивы автомобильной техники - Archiwum Motoryzacji Vol. 84, № 2, 2019.Поиск в Google Scholar
[23] FSD Zentrale Stelle nach StVG (2019), Ed., Präsentationsstand: Umfeldsensorik-Prüfen 21' VdTÜV/DEKRA: Sachverständigentag (SVT), Берлин , февраль 2019 г.Поиск в Google Scholar
Получено: 31 октября 2019 г.
Принято: 2020-01-15
Опубликовано онлайн: 08.03.2020
