本文提出一种基于智能体的检索增强生成方法，用于自动驾驶车辆安全需求的自动化推导。针对传统检索增强生成技术在复杂查询中性能下降的问题，该方法通过配置专属文档智能体和分层摘要索引，实现了更精准的上下文检索。实验以阿波罗自动驾驶系统为案例，对比了传统方法、智能体方法和纯大语言模型三种方案。结果表明，智能体方法检索到的上下文相关性显著提升（检索精准度提高约40%），且生成回答与上下文的契合度更高（增强准确

本文提出采用面向服务的架构（SOA）重构车辆照明系统，将传统单体式设计转型为模块化微服务架构。研究将照明功能划分为美学、信息、强制和娱乐四类，并通过V2X自适应近光控制和拓扑依赖式调平等应用场景，展示了该架构在安全性、灵活性和可维护性方面的优势。关键创新包括：1）实现硬件无关的软件设计；2）通过标准化API和CI/CD流水线支持独立开发与部署；3）建立分层模型确保系统安全性与扩展性。该方法显著提升

这通常是一个简短的章节，因为在大多数情况下，安全档案中会包含对单独的 DoS 文档的引用，该文档涉及车辆，包括相关传感器。敏捷方法包括最小可行产品（MVP，也适用于系统和系统的相关部分，在本案例中为公交车）、车辆某些系统的增量开发，例如 ADS（自动驾驶系统）和相关传感器，包括传感器融合开发。开发强大的运行安全档案的目的是证明在自动驾驶车辆的测试和试验期间，所有相关方的潜在风险都保持在合理可行的最

本文提出了一种组合式仿真互联框架，用于验证自动驾驶平台(ADP)的安全性。该框架将ISO 26262和ISO 21448标准中的安全要求转化为可验证属性，构建包含场景模拟器、ADP和运行时验证监控器的数字孪生系统。以百度Apollo平台为例，通过注入错误的方式测试了包括安全距离、速度限制和碰撞率在内的三项关键安全属性。实验结果表明，该框架能有效检测ADP的安全违规行为。研究为自动驾驶系统提供了一种

摘要：自动驾驶系统验证面临重大挑战，传统方法已无法满足需求。法国VEDECOM研究所通过MOOVE项目收集了超过100万公里的驾驶数据，构建了包含4万条记录的场景数据库。SystemX研究所开发了MOSAR平台，采用标准化数据格式建立自动驾驶场景库，整合真实驾驶场景和事故数据。该场景库包含10万+个常见和显著场景，以及258起精选事故案例，为自动驾驶验证提供关键支持。这一成果正被PSA和雷诺等制造

本文探讨了汽车数字化进程中嵌入式系统面临的网络安全挑战及应对策略。随着车辆互联化和自动化程度提高，传统安全框架难以应对日益复杂的网络威胁。研究提出了一种分层防御模型，结合人工智能驱动的入侵检测系统(IDS)与轻量级安全通信协议。实验表明，混合CNN-LSTM模型在CAN总线和V2X通信中可实现95%以上的异常检测准确率，同时优化加密方案将处理延迟控制在毫秒级。该框架既满足ISO/SAE21434等

摘要：随着自动驾驶和车联网技术的发展，汽车电子电气架构正经历重大变革。当前架构正从分散式ECU向集中式高性能计算平台转变，采用AUTOSAR自适应平台支持功能安全和网络安全需求。自动驾驶要求系统具备失效可操作能力，而非简单的故障静默。同时，车辆联网扩展了攻击面，需要构建纵深防御体系，结合OTA更新应对安全威胁。ISO 26262和新兴的ISO/SAE 21434标准为功能安全与网络安全的协同开发提

本文探讨了集成AI/ML加速器的功能安全半导体芯片设计，以满足软件定义汽车(SDV)的ASIL-B安全标准。研究提出了一种新型芯片架构，采用双核处理器、N模块冗余和AI驱动的故障检测机制，确保实时数据处理和预测性维护能力。芯片集成了安全启动、数据加密等网络安全功能，并支持传感器融合技术。通过严格的仿真验证，该设计在故障检测响应时间(<100ms)、OTA更新安全性(100%)和入侵检测率(9

本文提出了一种基于机器人化地面无人车(UGV)的周界入侵检测系统，采用模块化多层架构设计，整合了先进的传感器融合、机器学习算法和网络安全措施。系统包含硬件层、感知层、决策层等六个层级，通过热像仪、雷达等多模态传感器和集成学习方法实现高精度入侵检测。实验表明，该系统在检测精度、响应时间和可靠性方面优于传统方案，能适应复杂环境并抵御网络威胁。尽管面临环境适应性和计算资源等挑战，该系统为军事设施、关键基

智能电动汽车（SEVs）面临网络安全与功能安全的双重挑战。本文提出融合框架，通过集中式短路检测（5.8μs响应）、主动短路隔离和混合安全放电技术，实现多相逆变器的快速故障处理（短路保护效率达92%）。研究表明，网络安全漏洞会直接影响功能安全系统，需建立统一标准（ISO26262与ISO/SAE21434协同）和实时监控机制。实验验证该方案能有效降低热过载风险，保障系统持续运行，为未来智能电动汽车安