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Vertraust du mir? Bewertung der Zuverlässigkeit fahrerunterstützter autonomer Fahrzeuge (2023-US-30MP-1410)Caleb King, Forschungsstatistiker-Entwickler, JMP
Autonome Fahrzeuge oder selbstfahrende Autos gibt es nicht mehr nur in der Science-Fiction. Ingenieure und Wissenschaftler verwirklichen sie. Allerdings waren ihre Zuverlässigkeitsbedenken oder, was noch wichtiger ist, Sicherheitsbedenken ausschlaggebend für ihren kommerziellen Erfolg. Können wir autonomen Fahrzeugen vertrauen? Verfügen wir über die Informationen, um diese Entscheidung zu treffen?In diesem Vortrag untersuchen wir die Zuverlässigkeit autonomer Fahrzeuge (AVs), die von vier führenden Herstellern hergestellt werden, indem wir die öffentlich verfügbaren Daten analysieren, die dem kalifornischen DMV AV-Testprogramm vorgelegt wurden. Wir bewerten die Qualität der Daten, bewerten die Menge der in den Daten enthaltenen Informationen, analysieren die Daten auf verschiedene Weise und versuchen schließlich, aus dem, was wir dabei gelernt haben, einige Schlussfolgerungen zu ziehen. Wir zeigen, wie wir in dieser Studie verschiedene Tools in JMP verwendet haben, einschließlich der Verarbeitung der Rohdaten, der Festlegung von Annahmen und Einschränkungen der Daten, der Anpassung verschiedener Zuverlässigkeitsmodelle und schließlich der Auswahl geeigneter Modelle, um Schlussfolgerungen zu ziehen. Die Einschränkungen der Daten umfassen sowohl Qualität als auch Quantität. Daher sind unsere Ergebnisse möglicherweise alles andere als schlüssig, aber mit geeigneten statistischen Methoden können wir dennoch wichtige Erkenntnisse gewinnen.