-
题名面向自动紧急转向场景的自动驾驶测试用例生成方法
- 1
-
-
作者
饶聪波
赵津
刘畅
孙念怡
-
机构
贵州大学现代制造技术教育部重点实验室
贵州大学机械工程学院
-
出处
《现代电子技术》
北大核心
2024年第16期130-136,共7页
-
基金
贵州省高层次创新人才(GCC[2023]016)
贵州省智能网联车辆协同感知科技创新人才团队(CXTD[2022]009)。
-
文摘
为了验证智能汽车的安全性,需要生成大量用例用于系统测试。对此,提出一种基于临界安全距离模型的用例生成方法,该方法用于生成测试自动紧急转向(AES)系统的场景用例。首先通过对临界安全距离模型进行分析,识别出影响行车安全的关键参数;然后,从自然驾驶数据集High D中提取这些参数,并采用核密度估计方法构建AES测试场景的描述模型。使用蒙特卡洛(MC)方法对描述模型进行抽样,生成与自然驾驶行为参数特征相符的测试用例。同时,为了解决MC方法生成用例中风险及危险场景匮乏的问题,进一步引入重要性抽样(IS)方法,以提升风险用例和危险用例的生成比例。实验结果表明:所提方法能够高效地生成用于AES系统的测试用例;与MC方法相比,IS方法在风险用例上平均增加207.9%,在危险用例上平均增加272.6%,从而显著提高了测试效率。
-
关键词
自动紧急转向
自动驾驶
测试用例
临界安全距离
High
D数据集
核密度估计
蒙特卡洛法
重要性抽样
-
Keywords
autonomous emergency steering
automatic driving
testing case
critical safety distance
High D dataset
kernel density estimation
Monte Carlo method
importance sampling
-
分类号
TN911.23-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-