Главная

Документы

ГОСТ Р 70253-2022 Системы искусственного интеллекта на автомобильном транспорте. Системы управления движением транспортным средством. Требования к испытанию алгоритмов обнаружения и реконструкции структуры перекрестков

Картотека документов

Электронный фонд правовой
и нормативно-технической документации

ГОСТ Р 70253-2022 Системы искусственного интеллекта на автомобильном транспорте. Системы управления движением транспортным средством. Требования к испытанию алгоритмов обнаружения и реконструкции структуры перекрестков

ГОСТ Р 70253-2022

НАЦИОНАЛЬНЫЙ СТАНДАРТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА АВТОМОБИЛЬНОМ ТРАНСПОРТЕ

Системы управления движением транспортным средством. Требования к испытанию алгоритмов обнаружения и реконструкции структуры перекрестков

Artificial intelligence systems in road transport. Vehicle traffic control systems. Requirements for testing algorithms for detecting and reconstructing the structure of intersections

ОКС 11.040.01*

________________
     * Письмом Росстандарта от 28.11.2022 г. N 3001-ОГ/03 разъясняется, что в указании кодов ОКС допущена опечатка. "Значение кодов ОКС должно быть "35.240.60", здесь и далее по тексту. - Примечание изготовителя базы данных.

Дата введения 2023-01-01

Предисловие

1 РАЗРАБОТАН Обществом с ограниченной ответственностью "Агентство искусственного интеллекта"

2 ВНЕСЕН Техническим комитетом по стандартизации ТК 164 "Искусственный интеллект"

3 УТВЕРЖДЕН И ВВЕДЕН В ДЕЙСТВИЕ Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 5 октября 2022 г. N 1056-ст

4 ВВЕДЕН ВПЕРВЫЕ

Правила применения настоящего стандарта установлены в статье 26 Федерального закона от 29 июня 2015 г. N 162-ФЗ "О стандартизации в Российской Федерации". Информация об изменениях к настоящему стандарту публикуется в ежегодном (по состоянию на 1 января текущего года) информационном указателе "Национальные стандарты", а официальный текст изменений и поправок - в ежемесячном информационном указателе "Национальные стандарты". В случае пересмотра (замены) или отмены настоящего стандарта соответствующее уведомление будет опубликовано в ближайшем выпуске ежемесячного информационного указателя "Национальные стандарты". Соответствующая информация, уведомление и тексты размещаются также в информационной системе общего пользования - на официальном сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии в сети Интернет (www.rst.gov.ru)

Введение

Развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) на прикладном уровне происходит во всех уровнях жизни. На автомобильном транспорте разработка высокоавтоматизированных транспортных средств (ВАТС) основана на применении ряда алгоритмов, реализованных с использованием методов ИИ, для распознавания образов, восстановления сцены, точного позиционирования ВАТС на высокоточной карте, прогнозирования траекторий участников дорожного движения и др.

Для решения задачи точного позиционирования ВАТС на высокоточной карте окружающего пространства одним из алгоритмов является алгоритм обнаружения и реконструкции структуры перекрестков. При использовании сенсоров различной модальности для восприятия окружающей среды система управления ВАТС может использовать алгоритм обнаружения и реконструкции структуры перекрестков для точного позиционирования ВАТС. При обеспечении безопасности движения ВАТС важнейшую роль играет информация о наличии на дороге перекрестков и их структуре.

Для испытания алгоритмов обнаружения и реконструкции структуры перекрестков в целях обеспечения доверия к системам искусственного интеллекта для автоматизированного управления движением ВАТС (СИИАУД ВАТС), основанным на использовании методов ИИ, настоящий стандарт устанавливает общие принципы проведения испытаний. В настоящем стандарте приведены перечень весовых коэффициентов для показателей качества алгоритма и описание тестовых наборов данных с приведением сценариев испытаний описываемого алгоритма. Приведены требования к представительности (полноте и несмещенности) тестовых данных, демонстрационные тестовые наборы данных, правила формирования представительных тестовых наборов данных и принципы расширения (аугментации) тестовых наборов данных.

Настоящий стандарт является частью комплекса стандартов по установлению требований к применению технологий ИИ на транспорте для повышения доверия к технологиям ИИ, обеспечения безопасности дорожного движения, жизни и здоровья людей, сохранности их имущества, охраны окружающей среды и эффективности транспортных процессов.

1 Область применения

Настоящий стандарт распространяется на процессы испытания частных алгоритмов, реализованных с использованием методов искусственного интеллекта, подсистемы оценки дорожной обстановки - алгоритмов обнаружения и реконструкции структуры перекрестков в системах управления движением высокоавтоматизированных транспортных средств (ВАТС) высоких уровней автоматизации (4 и выше) (см. [1]).

Требования к испытаниям, установленные в настоящем стандарте, допускается применять исключительно к ВАТС категорий L, M, и N (см. [2]), эксплуатируемым на автомобильных дорогах.

Настоящий стандарт предназначен для применения при проведении всех типов испытаний алгоритмов обнаружения и реконструкции структуры перекрестков при управлении ВАТС системами искусственного интеллекта для автоматизированного управления движением ВАТС (СИИАУД ВАТС).

2 Нормативные ссылки

Доступ к полной версии документа ограничен

Название документа

Номер документа

70253-2022

Вид документа

Нормативно-технический документ

Классификация ОКС

35 Информационные технологии 35.240 Применение информационных технологий

Статус

Скрыто

Дата принятия

Скрыто

Дата начала действия

Скрыто

Документ «ГОСТ Р 70253 2022» устанавливает требования к испытанию алгоритмов обнаружения и реконструкции структуры перекрестков в системах искусственного интеллекта, применяемых на автомобильном транспорте. Основное назначение стандарта заключается в обеспечении надежности и безопасности работы систем управления движением транспортных средств, что имеет ключевое значение в условиях современного дорожного движения. Стандарт применяется как для разработки новых систем, так и для оценки уже существующих решений.

В документе регламентируются методы испытаний, параметры, а также требования к алгоритмам, используемым для обнаружения и реконструкции перекрестков. Особое внимание уделяется процедурам тестирования, которые должны проводиться в различных условиях, включая разные погодные условия и освещенность. Ключевыми аспектами являются точность обнаружения, скорость реакции алгоритмов и их способность к адаптации в реальном времени к изменяющимся дорожным условиям.

Стандарт также определяет условия испытаний, включая классификацию ситуаций, в которых должны проводиться тесты, а также измеряемые величины, такие как время реакции системы и процент успешного обнаружения. Эти параметры позволяют оценить эффективность работы алгоритмов и их соответствие установленным требованиям. Важным аспектом является необходимость проведения испытаний в условиях, максимально приближенных к реальным, что обеспечивает высокую степень достоверности получаемых результатов.

Целевая аудитория стандарта включает производителей систем искусственного интеллекта, лаборатории, занимающиеся тестированием технологий, а также контролирующие органы, ответственные за безопасность дорожного движения. Стандарт служит основой для формирования требований к новым технологиям и их интеграции в существующие транспортные системы, что в свою очередь способствует повышению уровня безопасности на дорогах.

Практическое значение «ГОСТ Р 70253 2022» заключается в его влиянии на безопасность, качество и совместимость технологий, используемых в системах управления движением. Применение данного стандарта способствует снижению количества аварийных ситуаций и повышению общего уровня безопасности дорожного движения. В документе также отражены изменения и дополнения, касающиеся уточнения методов испытаний и расширения перечня параметров, что позволяет учитывать последние достижения в области технологий искусственного интеллекта.

Описание документа носит справочный характер, достоверность этого материала не гарантируется.