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ASPEN培训课程
自动驾驶安全工程师、功能安全工程师、系统工程师、自动驾驶算法开发人员。
理解SOTIF（预期功能安全）的概念与ISO 21448标准的定位。
掌握SOTIF的危害识别、触发事件分析、功能不足评估的方法。
能够独立完成基于SOTIF的自动驾驶系统安全分析与验证活动。
SOTIF概述：ISO 21448（预期功能安全）的产生背景（传统功能安全ISO 26262对传感器/算法不足覆盖不足）；SOTIF的适用范围（自动驾驶系统）；SOTIF与ISO 26262的关系；SOTIF的目标（减少由于功能不足或可预见误用带来的风险）。
SOTIF关键概念：预期功能（intended functionality）；功能不足（performance limitation）；触发事件（triggering event）；可预见误用（reasonably foreseeable misuse）；SOTIF的风险（无安全目标的安全风险）。
SOTIF开发流程：SOTIF的整体开发流程（5个阶段：规范设计→功能修改和触发事件识别→功能改进→验证与确认→发布）；SOTIF与V模型的结合。
危害分析与风险评估（HARA）：传统HARA与SOTIF HARA的区别；SOTIF HARA的输入（功能定义、场景分析）；危害事件的识别；风险评估（严重度、暴露概率、可控性）；SOTIF的接受准则。
触发事件分析：触发事件的来源（传感器物理限制、算法局限性、环境因素、系统交互）；触发事件的识别方法（FMEA、HAZOP、头脑风暴）；触发事件的分类与建模。
功能不足分析与改进：功能不足的分析（感知不足、决策错误、控制偏差）；功能改进措施（算法优化、冗余设计、传感器融合）；安全机制的设计（驾驶员接管请求、功能降级）。
场景库构建：自动驾驶场景的概念（场景分类：功能场景、逻辑场景、具体场景）；场景要素（道路、静态障碍、动态障碍、环境条件、自车状态）；场景的采集（自然驾驶数据、事故数据、边缘场景生成）。
SOTIF验证与确认：验证（确保功能规范正确实现）；确认（确保在真实世界中安全）；基于场景的测试（仿真测试、封闭场地测试、道路测试）；测试覆盖度评估。
仿真测试在SOTIF中的应用：仿真测试的优势（覆盖大量场景、危险场景零风险）；仿真场景的构建；仿真与实车测试的结合；仿真结果的置信度评估。
驾驶员监控与接管：可预见误用的场景（驾驶员注意力不集中、驾驶员疲劳、驾驶员错误操作）；驾驶员监控系统（DMS）的要求；接管请求（TOR）的设计；人机交互（HMI）的安全性。
发布准则：SOTIF的发布准则（剩余风险的可接受性）；已知不安全场景的覆盖度；未知不安全场景的剩余风险；运行设计域（ODD）的定义。
综合实战项目：选取典型自动驾驶功能（如自动紧急制动AEB、车道保持辅助LKA），完成SOTIF分析流程，包含功能定义、触发事件分析、危害评估、场景库构建、仿真测试验证与发布准则评估。
