Operational Design Domain

Operational Design Domain (ODD, рус. «Дизайн-домен эксплуатации» или «Область проектного применения») — это совокупность конкретных условий, параметров и ограничений внешней среды, для которых предназначена и в которых сертифицирована работа автоматизированной системы управления транспортным средством, в первую очередь — системы автономного вождения (ADAS/ADS). Определение ODD фиксирует, при каких дорожных, погодных, инфраструктурных и иных обстоятельствах система способна безопасно выполнять свои функции без вмешательства человека-водителя.

История и происхождение термина

Понятие ODD возникло в контексте развития систем автоматизированного вождения в 2010-х годах. Первоначально термин использовался в инженерной документации компаний-разработчиков (Google/Waymo, Tesla, Uber) для формального описания границ работы их прототипов. Ключевым моментом для стандартизации ODD стала публикация в 2016 году международного стандарта SAE J3016 «Taxonomy and Definitions for Terms Related to Driving Automation Systems for On-Road Motor Vehicles», который ввёл классификацию уровней автоматизации (от 0 до 5) и определил ODD как обязательный атрибут для систем уровней 3, 4 и 5.

В 2020 году Международная организация по стандартизации (ISO) выпустила стандарт ISO 34503:2023 «Road vehicles — Test scenarios for automated driving systems — Taxonomy for operational design domain», который систематизировал параметры ODD. В России понятие ODD активно используется в нормативных документах, связанных с экспериментальными правовыми режимами для беспилотных автомобилей (постановление Правительства РФ № 1415 от 26.11.2020).

Параметры и классификация ODD

ODD описывается набором категорий, каждая из которых включает конкретные значения или диапазоны. Основные категории:

### Дорожная инфраструктура

• Тип дороги: автомагистраль, городская улица, грунтовая дорога, парковка.
• Наличие разметки, светофоров, дорожных знаков.
• Количество полос, наличие обочин, разделительных барьеров.
• Состояние покрытия (сухой асфальт, мокрый, снег, лёд, гравий).

### Окружающая среда

• Погодные условия: ясно, дождь, снегопад, туман, град.
• Освещённость: день, ночь, сумерки, искусственное освещение.
• Время суток и сезон.
• Наличие осадков, их интенсивность.

### Динамические объекты

• Типы участников движения: легковые автомобили, грузовики, мотоциклы, велосипедисты, пешеходы, животные.
• Скорость и траектория движения других объектов.
• Плотность трафика.

### Географические и пространственные ограничения

• Географическая зона (страна, регион, город).
• Высота над уровнем моря.
• Наличие туннелей, мостов, крутых поворотов, подъёмов.
• Ширина проезжей части.

### Поведенческие ограничения

• Допустимые манёвры: движение прямо, повороты, перестроения, обгон, парковка.
• Максимальная скорость движения.
• Режимы работы (например, только движение по полосе, без перестроений).

Применение ODD в разработке и сертификации

ODD является фундаментальным элементом процесса разработки и валидации систем автономного вождения. Он используется на нескольких этапах:

### Определение границ безопасности

Разработчики формально описывают ODD, в котором система должна работать без сбоев. Выход за пределы ODD (например, попадание в сильный туман, не предусмотренный дизайном) классифицируется как аварийная ситуация, требующая перехода управления к водителю (для уровня 3) или безопасной остановки (для уровня 4).

### Тестирование и валидация

Сценарии тестирования (как симуляционные, так и натурные) строятся на основе параметров ODD. Например, для системы, работающей только на автомагистралях днём в сухую погоду, тесты на городских улицах или в снегопад не проводятся. ODD позволяет сократить объём испытаний, сосредоточившись на релевантных условиях.

### Сертификация и регулирование

Национальные и международные регуляторы (например, UNECE, NHTSA, Минтранс РФ) требуют чёткого указания ODD для каждой системы, претендующей на допуск к эксплуатации. В России для экспериментальных правовых режимов (ЭПР) на беспилотные такси (Яндекс, СберАвтоТех) ODD обязательно включается в техническое задание и отчёт о безопасности.

### Документация для пользователя

Производители обязаны информировать водителя о границах ODD системы. Например, в руководстве пользователя Tesla Autopilot указано, что система предназначена для движения по автомагистралям с разделительным барьером и не работает на извилистых дорогах или в условиях плохой видимости.

Примеры ODD для разных систем

Критика и ограничения

Концепция ODD подвергается критике по нескольким направлениям:

• Неполнота описания. Реальные дорожные ситуации бесконечно разнообразны, и формальное описание ODD не может охватить все возможные сценарии (например, нестандартные дорожные знаки, поведение животных, внезапные препятствия).
• Сложность верификации. Проверка того, что система действительно остаётся в пределах ODD во всех режимах, требует огромных вычислительных и временных ресурсов.
• Юридическая неопределённость. Если авария произошла на границе ODD (например, система не распознала туман, который начался внезапно), сложно определить, кто виноват — разработчик, водитель или регулятор.
• Различие стандартов. В разных странах и у разных производителей параметры ODD могут трактоваться по-разному, что затрудняет международную сертификацию.

Перспективы развития

В будущем ожидается, что ODD станет более динамичным и адаптивным. Разрабатываются концепции «расширяемого ODD», когда система может самостоятельно расширять свои границы на основе накопленного опыта и данных с сенсоров. Также ведутся работы по созданию единой международной базы ODD для всех типов дорог и климатических зон, что упростит разработку глобальных платформ автономного вождения.

Источники

• SAE International. SAE J3016: Taxonomy and Definitions for Terms Related to Driving Automation Systems for On-Road Motor Vehicles. — 2021.
• ISO 34503:2023. Road vehicles — Test scenarios for automated driving systems — Taxonomy for operational design domain.
• Постановление Правительства РФ от 26.11.2020 № 1415 «О проведении экспериментального правового режима по эксплуатации высокоавтоматизированных транспортных средств».
• NHTSA. Automated Driving Systems 2.0: A Vision for Safety. — 2017.
• Waymo. Safety Report: On the Road to Fully Self-Driving. — 2020.
• Mercedes-Benz. Safety Report for Drive Pilot. — 2022.