研究论文 · 发布 2026.10.26 · 预印本
用于判断机器学习激光雷达目标检测性能目标在不同触发条件下适用性的 SOTIF 不确定性评估
Uncertainty Evaluation to Support Safety of the Intended Functionality Analysis for Determining the Applicability of Performance Targets Across Triggering Conditions in ML-Based LiDAR Object Detection
资料概述
研究检验在一种条件下选择的不确定性阈值能否在另一触发条件下维持检测性能目标，并强调帧间相关性、独立序列数量及保留的正确检测对 SOTIF 证据解释的影响。
出版与版本信息
当前扩展稿仍为预印本。作者报告的录用或发表涉及较早的短版本，下方保留原文表述。
原文作者提供的信息
以下为 arXiv 上作者提供的信息。
24 pages, 6 figures. Extended version of the VEHITS 2026 conference paper (doi:10.5220/0014967200004030). Submitted for journal publication. Code and recorded results: https://doi.org/10.5281/zenodo.23495356
版本: v1