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PRISM 自动驾驶系统验证

引言​

自动驾驶系统是复杂的安全关键系统，需要严格的验证手段确保其行为符合预期。PRISM作为概率符号模型检测工具，能够对这类系统的概率行为（如传感器故障）和时序逻辑属性（如"车辆最终会停车"）进行形式化验证。本章将通过一个简化案例，展示如何用PRISM建模自动驾驶决策逻辑并验证核心安全属性。

基础概念​

为什么需要概率模型检测？​

自动驾驶系统面临的环境具有不确定性：

  • 传感器存在误报/漏报概率
  • 通信延迟随机波动
  • 其他交通参与者的行为不可预测

PRISM允许我们：

  1. 量化这些不确定性为概率参数
  2. 验证系统在各类场景下的表现
  3. 计算安全属性满足的概率边界

案例研究：交叉路口决策系统​

系统描述​

考虑一个自动驾驶车辆在无信号灯交叉路口的决策场景：

  • 车辆配备前方障碍物检测传感器（可靠性90%）
  • 需要决定是否在检测到障碍物时紧急制动
  • 通信系统有5%的概率丢失制动指令

PRISM 建模​

prism
// 定义常量
const double SENSOR_RELIABILITY = 0.9;
const double COMM_LOSS = 0.05;

// 模块：传感器
module Sensor
    detected : bool init false;
    
    [approach] !detected -> SENSOR_RELIABILITY : (detected'=true) 
                    + (1-SENSOR_RELIABILITY) : (detected'=false);
endmodule

// 模块：决策控制器
module Controller
    braking : bool init false;
    
    [detect] detected & !braking -> (braking'=true);
    [pass] !detected & !braking -> (braking'=false);
endmodule

// 模块：执行器
module Actuator
    actualBrake : bool init false;
    
    [brake] braking -> (1-COMM_LOSS) : (actualBrake'=true) 
                   + COMM_LOSS : (actualBrake'=false);
endmodule

关键属性验证​

  1. 碰撞避免概率（当障碍物存在时最终刹车的概率）：
prism
P=? [ F (obstacle_present & actualBrake) ]
  1. 误刹概率（无障碍物时错误刹车的概率上限）：
prism
P<=0.01 [ F (!obstacle_present & actualBrake) ]
  1. 平均响应时间：
prism
R{"time"}<=5 [ F braking ]

验证结果分析​

通过PRISM实验可以得到：

  • 在传感器可靠性90%时，碰撞避免概率为85.5%
  • 误刹概率为0.45%（满足<1%要求）
  • 95%的决策在3.2秒内完成

进阶主题​

参数敏感性分析​

通过PRISM的实验模式，可以观察参数变化对系统性能的影响：

prism
// 在0.8到0.99范围内扫描传感器可靠性
const double SENSOR_RELIABILITY in [0.8:0.99];

// 分析碰撞避免概率变化
experiment "Sensitivity Analysis" {
    [0.8:0.99] : P=? [ F (obstacle_present & actualBrake) ];
}

组合优化​

当系统有多个可调参数时，可以使用PRISM-games扩展寻找最优配置组合：

prism
// 同时优化传感器可靠性和通信质量
strategy optimal = minR{"cost"} [ F braking ] 
                   under (P>=0.95 [ F safe ])

实际应用建议​

工业级实践
  1. 分层验证：先验证单个组件（如传感器模型），再组合验证完整系统
  2. 参数校准：使用真实测试数据校准概率参数
  3. 假设明确：在模型中明确标注所有假设条件（如"通信延迟≤100ms"）

总结与练习​

关键收获​

  • PRISM可对自动驾驶系统的概率行为建模
  • 能够量化验证安全关键属性
  • 支持参数分析和优化

拓展练习​

  1. 扩展模型加入第二个传感器（冗余设计），观察可靠性提升
  2. 添加行人突然出现的动态场景
  3. 尝试用CSL公式表达"在制动启动后1秒内减速50%"

学习资源​

  • PRISM官方案例库中的robot.prism案例
  • 《形式化方法在自动驾驶中的应用》第6章
  • 国际汽车工程师学会(SAE)自动驾驶安全标准J3016