一、引言：SOTIF的核心概念与重要性

1. 系统性能不足（如功能设计不足，传感器精度不够等）；
2. 功能局限（如算法无法识别特殊障碍物）；
3. 外部环境变化（如恶劣天气、复杂路况）；
4. 人员的误用（如误理解，误操作）。

二、SOTIF系统需求分解的总体框架

1. 降低系统复杂度：将复杂的系统需求转化为多个相对简单的需求，便于开发和验证。
2. 优化资源分配：各部件承担的安全需求，合理分配资源，避免过度设计。
3. 提高系统可维护性：分解后的部件具有更高的独立性，便于后续的维护和升级。

1. 独立性原则：各部件应尽量独立，避免相互干扰。
2. 冗余原则：通过引入冗余设计，提高系统的可靠性。
3. 层次化原则：将系统分解为多个层次，每一层负责不同的功能层的SOTIF需求。

1. 系统级需求分析：识别系统的整体SOTIF需求。
2. 功能/架构/场景分解：将系统功能分解到子系统然后分解到各个部件。
3. 部件级SOTIF需求分解：根据功能分解结果，明确各部件的SOTIF需求。
4. 部件级SOTIF需求细化：根据明确各部件的SOTIF需求，进行细化。

三、系统级需求分析：识别系统风险

1. 系统功能描述：明确系统的预期功能，例如自动驾驶系统的感知、决策和执行功能。
2. 运行环境分析：识别系统可能面临的复杂运行环境，如恶劣天气、复杂路况等。
3. 风险识别：通过场景分析和用例分析，识别系统在无故障情况下可能存在的安全风险。

1. 恶劣天气：如雨、雪、雾等，可能导致传感器性能下降。
2. 复杂路况：如拥堵、施工路段、非结构化道路等，可能导致系统决策困难。
3. 特殊场景：如夜间行驶、强光干扰等，可能导致系统感知能力不足。

1. 场景分析：通过建立场景库，模拟系统在各种运行环境下的表现，识别潜在的SOTIF风险。例如，在AEB系统开发中，通过建立包含恶劣天气、复杂路况等场景的库，对系统性能进行量化评估。
2. 用例分析：通过定义系统的典型USECASE，识别潜在的SOTIF风险。例如，在自动驾驶系统中，用例可以包括正常行驶、恶劣天气行驶、复杂路况行驶等。
3. FMEA（Failure Mode and Effects Analysis）：通过分析系统各部件的故障模式及其对系统的影响，识别可能的SOTIF风险。
4. CTA （Cause Tree Analysis）：通过对车辆功能可能存在的非预期行为进行逐步分析，得到可能导致危害的事件组合，从而识别可能的SOTIF风险。
5. STPA （System Theoretical Process Analysis）：通过定义分析的目标，建立对应的控制结构，进一步识别不安全控制行为从而识别出致因场景，通过不安全控制行为和致因场景识别可能的SOTIF风险。

四、部件级需求分解：将系统需求分配到部件

1. 功能链分析：通过分析系统各部件之间的功能交互路径，明确各部件的功能需求。
2. 部件功能分配：根据功能链分析结果，将系统功能分解到各个部件。

1. 感知链：传感器（摄像头、毫米波雷达、激光雷达等）→数据预处理→特征提取→目标识别。
2. 决策链：目标识别结果→路径规划→行为决策→控制指令。
3. 执行链：控制指令→执行器（制动、转向等）→车辆运动。

1. 传感器模块：
   1. 部件需求：负责环境感知，提供高精度、高可靠性的数据，避免误感知、漏感知。
2. 数据融合模块：
   1. 部件需求：将多源传感器数据进行融合，提高目标检测的准确性。
3. 决策模块：
   1. 部件需求：根据感知数据进行路径规划和行为决策。
4. 执行模块：
   1. 部件需求：根据控制指令执行车辆运动。

五、部件级SOTIF需求分解：明确各部件的SOTIF需求

1. 部件级SOTIF需求细化：根据功能分解结果，明确各部件的具体SOTIF需求。

1. 系统架构分解法：
   1. 功能链分析：将整车功能分解为子系统/部件（如感知、决策、执行、人机交互）。例如，自动驾驶功能链可以分解为感知（摄像头、雷达）→融合算法→规划控制→执行器（转向/制动）。
   2. 接口定义：明确子系统间的交互（如传感器到融合算法的数据流），识别接口潜在失效模式。
2. 场景驱动需求分解法：
   1. 场景细化：将整车级场景拆解为子系统/部件相关的子场景。
   2. 触发条件映射：将场景中的触发条件（如光照、天气、路况）关联到具体部件的设计约束。
   
   
     感知算法需求分解：

   整车场景	感知子场景	触发条件映射/感知算法需求
   夜间行驶，前方行人	低光照下的行人检测	在光照≤20 lux时，行人检测准确率≥95%，漏检率≤1次/10km；支持红外或低光增强算法
   暴雨中跟车	摄像头受水雾干扰、雷达多径反射	多传感器融合策略（如雷达为主、视觉为辅），误检率≤0.05次/分钟
   隧道入口强光眩光	摄像头短暂致盲	算法需在200ms内恢复有效检测，或切换至备用传感器（如激光雷达）

     控制算法需求分解:

   整车场景	控制子场景	触发条件映射/控制算法需求
   湿滑路面紧急制动	轮胎附着系数降低（μ=0.3）	制动压力控制需考虑滑移率，避免抱死（ABS逻辑），制动距离偏差≤10%
   路口行人突然横穿	感知延迟（200ms）下的避撞决策	规划算法需预留安全裕量（如1.5倍理论制动距离），响应延迟≤50ms
   高速车道保持失效	系统误退出导致车辆偏移	控制算法需在退出前维持最小风险状态（如减速至30km/h并开启双闪）

3. 危害分析与需求分配法：
   1. SOTIF HARA扩展：基于整车级危害分析（HARA），识别部件级贡献因素。例如，整车危害“误识别静止障碍物导致紧急制动”对应的部件级根源可能是“雷达多径反射误检、融合算法置信度逻辑缺陷”。
   2. 需求分配：将安全需求分配到部件，并量化指标（如检测概率、误检率、响应延迟）。

六、部件级SOTIF需求细化示例

1. 性能需求的细化：
   1. 传感器部件：根据系统需求，定义传感器的探测范围、精度、抗干扰能力等性能指标。例如，雷达的探测范围应≥200米，精度≤0.1米。
   2. 执行器部件：根据系统需求，定义执行器的响应时间、控制精度等性能指标。例如，制动系统的响应时间应≤100ms，制动力控制精度应≤0.1米。
2. 功能限制需求细化：
   1. 传感器部件：定义传感器在特定环境下的功能限制，如摄像头在低光照条件下的性能下降。
   2. 执行器部件：定义执行器在特定条件下的功能限制，如制动系统在湿滑路面上的制动力控制。
3. 接口需求细化：
   1. 数据接口：定义部件之间的数据传输接口，确保数据格式和传输速率的兼容性。
   2. 控制接口：定义部件之间的控制信号接口，确保控制信号的稳定性和可靠性。
4. SOTIF措施设计：
   1. SOTIF措施设计：根据部件的SOTIF需求，设计相应的安全措施，如提高性能，多传感器融合，冗余设计，算法优化，提高通信响应效率等。

1. 毫米波雷达：
   1. 性能需求：雷达探测范围≥200米，探测精度≤0.1米，抗干扰能力强。
   2. 功能限制需求：在雨雪天气下，探测精度可能下降，需要通过算法优化进行补偿。
   3. 接口需求：数据输出接口为CAN总线，数据传输速率为1Mbps。
   4. SOTIF措施：采用多频段雷达，提高探测精度和抗干扰能力。
2. 激光雷达：
   1. 性能需求：探测范围≥200米，精度≤0.1米，具备高分辨率和测距精度。
   2. 功能限制需求：在雨雪天气下，探测精度可能下降，需要通过算法优化进行补偿。
   3. 接口需求：数据输出接口为以太网，数据传输速率为100Mbps。
   4. SOTIF措施：通过卡尔曼滤波算法对激光雷达进行优化，提高目标定位的精度和可靠性。
3. 摄像头：
   1. 性能需求：高分辨率（≥1080p）、低延迟（≤10ms）、具备夜视功能。
   2. 功能限制需求：在低光照条件下，图像质量可能下降，需要通过技术进行优化。
   3. 接口需求：数据输出接口为以太网，数据传输速率为100Mbps。
   4. SOTIF措施：采用高动态范围（HDR）摄像头，优化图像处理算法，提高在复杂光照条件下的性能。
4. 数据融合模块：
   1. 性能需求：雷达和摄像头数据融合准确率≥95%，数据融合延迟≤100ms。
   2. 功能限制需求：在数据质量不佳时，融合结果的准确性可能下降，需要通过算法优化进行补偿。
   3. 接口需求：数据输入接口为CAN总线和以太网，数据输出接口为内部总线，数据传输速率为100Mbps。
   4. SOTIF措施：采用深度学习算法，优化数据融合逻辑，提高系统的鲁棒性
5. 决策模块：
   1. 性能需求：能够在短时间内做出准确决策，决策时间≤100ms。
   2. 功能限制需求：在复杂场景下，决策的准确性可能下降，需要通过算法优化进行补偿。
   3. 接口需求：数据输入接口为内部总线，数据输出接口为控制信号接口，控制信号传输速率为1Mbps。
   4. SOTIF措施：优化决策算法，减少计算复杂度，提高系统的响应速度。
6. 执行模块：
   1. 性能需求：能够快速响应制动指令，制动力控制精度高。
   2. 功能限制需求：在车辆动态变化时，制动力控制精度可能下降，需要通过算法优化进行补偿。
   3. 接口需求：控制信号输入接口为控制信号接口，数据传输速率为1Mbps。
   4. SOTIF措施：采用电子制动系统（EBS），优化制动控制算法，提高系统的响应速度和制动力控制精度。

七、总结