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No.137-26

著者	1) 横田剛典
著者（英）	1) Masanori Yokota
勤務先	1) NTTデータオートモビリジェンス研究所
勤務先（英）	1) NTT Data Automobiligence Research Center
抄録	高レベル自動運転ではすべてのコンテキストや誘発条件を事前に想定しつくすことが難しく，安全論証において未知のコンテキストや誘発条件によるリスクを適正に推定し許容水準を満たしているかを評価することが求められる．本講演ではベイズ的アプローチによる未知のリスクの評価の方法について具体例を通じて紹介する．
抄録（英）	In highly automated driving, it is difficult to identify all contexts and triggering conditions in advance. Therefore, in safety arguments, it is necessary to appropriately estimate the risks arising from unknown contexts and triggering conditions and evaluate whether they meet acceptable levels. This presentation will introduce a method for evaluating unknown risks using a Bayesian approach, through concrete examples. 翻訳

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例）X AND Y →「XかつY（を含む）」 X OR Z →「XまたはZ（を含む）」

AND検索とOR検索が混在する場合は、OR検索が優先されます。

例）X AND Y OR Z → X AND (Y OR Z)

AND検索と複数のOR検索が混在する場合も、OR検索が優先されます。

例）W AND X OR Y OR Z → W AND (X OR Y OR Z)

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