在自动驾驶应用程序中使用地图数据提出了一个问题：哪些应用程序需要它？ 它可以用于安全相关功能吗？ 可以通过哪些方式制作高度可靠的地图？本文档研究了这些问题，描述了一些技术实现方法，并指出了未解决的问题。

本文是提供有关安全自动驾驶系统开发和验证的一般步骤的概述和指导。本文 的出发点源于不同监管出版物（世界各地不同的法律、道德报告等）中对安全指南的定义。这些指南是编制本文的基础，是系统设计、各种方法和验证与确认策略的依据。本文将主要关注超出现有SAE L1/2 级驾驶辅助系统之外的额外开发需求。另外，信息安全也必须同安全性被一起考虑在内，因为信息安全涉及的是主动攻击的使用需求，而安全性考虑的则是被动攻击。这一差异导致额外的分析工具和技术机制的应用，从而又影响了安全性。因此，二者应协同工作，所以第2.1.4 节对这一概念进行了更详细的探讨。本文还旨在为解决自动驾驶车辆引入的风险制定指南。该方法包括了所有参与公司达 成的共识，而市场上引入的每个具体系统则需基于其做出扩展。本出版物基于出版时最新的自 动驾驶技术进行编写。因此，本出版物并不完整，应随着社会认可、技术和立法方面的进展而不断进行重新审查和修订。

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系统辨识是研究建立系统数学模型 的理论与方法(虽然数学建模有很长的 研究历史$但是形成系统辨识学科的历 史才几十年(在这短暂的几十年里$系统 辨识得到了长足的发展$一些新的辨识 方法相继问世$其理论与应用成果覆盖 了自然科学和社会科学的各个领域$包 括物理学%生物学% 地球科学%气象学%计 算机科学%经济学%心理学%政治学等(在 这样的背景下$回过头来深思系统辨识 的一些基本问题$对系统辨识的发展不 无裨益(作为系统辨识的导引论文$简单 介绍了辨识的定义$系统模型与辨识模 型$辨识的基本步骤与辨识目的$包括辨 识试验设计与数据预处理$以及辨识方 法的类别$包括最小二乘辨识方法%梯度 辨识方法%

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