Например, как вам такое требование:
... подсистема распознавания препятствий должна определять и категорировать объекты на пути следования с вероятностью 0,95..
Как считать эту вероятность?
Я бы подошел к этому вопросу следующим образом!
Система распознавания похожа по принципу действия на другие подобные системы, например, радиолокация.
Чтобы я предполагал. Система с датчиков и сенсоров получает информацию, которую идентифицирует, как возможное препятствие.
Далее требуем от системы, чтобы по полученным признакам она сформировала категорийность объекта и вероятность того, насколько в соответствии с заложенными шаблонами возможно правильное определение объекта. Делает она это на основе своих алгоритмов. Давайте рассмотрим упрощенный пример.
Пример. Датчики зафиксировали на шоссе темную полосу на дальности 100 м. По виду шаблонов в программе определяем по количеству тех или иных признаков, что это: с вероятностью P=0,01 - котлован, с Р=0,3 глубокая яма, P=0,2 - отсутствие асфальта на дороге, ... и т.д.
По мере приближения к объекту, должна возрастать вероятность его идентификации системой. Если система по своим шаблонам смогла идентифицировать объект с вероятностью P=1, дальше выполняются конкретные действия в соответствии с алгоритмами системы. Если полная идентификация невозможна, система останавливается перед препятствием или его должна полностью объехать на безопасном расстоянии.
Возвращаясь к вашему вопросу о вероятностях, средства для контроля и проверки алгоритмов распознавания должны поставляться самими разработчиками этих подсистем. Это требование тогда необходимо внести в стандарт.
