[논문 리뷰] Waymo's Safety Methodologies and Safety Readiness Determinations

Nick Webb, Dan Smith외 6명|arXiv (Cornell University)|2020. 10. 30.

Safety Systems Engineering in Autonomy인용 수 11

한 줄 요약

이 논문은 웨이모의 레벨 4 자율주행 시스템(웨이모 드라이버)을 위한 종합적인 안전 방법론을 상세히 기술하며, 하드웨어, 소프트웨어, 운영 안전 프로세스를 통합한다. 다양한 운영 설계 도메인에서의 안전한 구현을 보장하기 위해 엔지니어링 판단과 체계적 분 析를 융합한 위험 기반의 준비도 결정 프레임워크를 제시한다.

ABSTRACT

Waymo's safety methodologies, which draw on well established engineering processes and address new safety challenges specific to Automated Vehicle technology, provide a firm foundation for safe deployment of Waymo's Level 4 ADS, which Waymo also refers to as the Waymo Driver. Waymo's determination of its readiness to deploy its AVs safely in different settings rests on that firm foundation and on a thorough analysis of risks specific to a particular Operational Design Domain. Waymo's process for making these readiness determinations entails an ordered examination of the relevant outputs from all of its safety methodologies combined with careful safety and engineering judgment focused on the specific facts relevant for a particular determination. Waymo will approve when it determines the ADS is ready for the new conditions without creating any unreasonable risks to safety. This paper explains Waymo's methodologies as applied to the three layers of its technology: hardware, ADS behavior, and operations, and also explains Waymo's safety governance. Waymo will continue to apply and adapt those methodologies, and to learn from the important contributions of others in the AV industry, as Waymo continues to build an ever safer and more able ADS.

연구 동기 및 목표

• 실세계 환경에서 레벨 4 자율주행차를 안정적이고 확장 가능한 방식으로 배포하기 위한 강력하고 확장 가능한 안전 프레임워크 수립.
• 기존 자동차 공학 기술을 초월해 자율주행차 기술이 초래하는 고유한 안전 과제 해결.
• 특정 운영 설계 도메인에 기반한 엔지니어링 판단과 위험 분 析를 통한 준비도 결정 프로세스의 체계화.
• 하드웨어, 자율주행 시스템 행동, 운영 전반에 걸쳐 안전 거버넌스를 통합적으로 구현.
• 불합리한 안전 위험이 없는 상태에서 자율주행 시스템이 언제 준비되었는지 평가할 수 있는 투명하고 반복 가능한 방법론 제공.

제안 방법

• 자율주행 시스템의 고유한 과제에 맞게 조정된 기존 엔지니어링 안전 프로세스 적용.
• 하드웨어 신뢰성, 자율주행 시스템 행동 성능, 운영 안전의 세 핵심 영역에 걸친 다층적 안전 평가 수행.
• 준비도 승인 이전에 모든 안전 방법론의 출력을 사실 기반의 체계적 프로세스로 평가.
• 새로운 운영 도메인이 도입될 때마다 안전 거버넌스를 지속적 학습과 적응과 통합.
• 각 운영 설계 도메인 고유의 위험 요소를 엔지니어링 판단과 함께 고려하여 평가.
• 이해할 수 없는 안전 위험이 남아 있지 않을 때만 진행되는 공식 승인 프로세스 수립.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 기존 엔지니어링 안전 방법론은 자율주행 시스템의 새로운 위험을 다루기 위해 어떻게 적응시킬 수 있는가?
• RQ2 새로운 운영 설계 도메인에 자율주행 시스템을 배포하기 위해 안전한지 보장하는 체계적 프로세스는 무엇인가?
• RQ3 웨이모는 자율주행 시스템의 하드웨어, 소프트웨어, 운영 계층 전반에 걸쳐 안전 거버넌스를 어떻게 통합하는가?
• RQ4 실세계 조건에서 레벨 4 자율주행차의 '안전 준비도'를 정의하는 기준은 무엇인가?
• RQ5 새로운 환경으로 확장할 때 혁신과 안전을 어떻게 균형 있게 유지하는가?

주요 결과

• 웨이모의 안전 방법론은 자율주행차 전용 위험에 맞게 조정된 잘 정립된 엔지니어링 원칙에 기반한다.
• 준비도 결정은 정의된 운영 설계 도메인 내 위험에 대한 철저한 다층적 분석 후에만 이루어진다.
• 안전 거버넌스 프레임워크는 엔지니어링 판단과 통합된 안전 출력을 기반으로 일관되고 사실 기반의 결정을 보장한다.
• 이 프로세스는 이론적 테스트나 시범 운영을 넘어, 불합리한 안전 위험이 남아 있지 않을 때만 새로운 환경에 웨이모 드라이버를 안전하게 배포할 수 있도록 한다.
• 이 방법론은 자율주행 시스템이 진화하고 새로운 운영 도메인으로 확장됨에 따라 확장 가능하고 유연하게 조정될 수 있도록 설계되었다.
• 실세계 테스트 및 업계 전반의 안전 기여를 바탕으로 지속적인 학습과 개선을 지원하는 프레임워크를 제공한다.