| EN

公司服务

● 基于事故分析的测试场景生成和重现 >>

事故分析与自动驾驶 系统的测试验证可以分为两种,基于正逻辑的测试验证,和基于逆逻辑的测试验证。
1)基于正逻辑的测试验证旨在通过分析系统功能,根据被测系统的所有使用场景(Usecase),导出用于测试系统的测试用例(Testcase),从而验证系统在所有使用场景下的功能安全性。
2)基于逆逻辑的测试验证与基于正逻辑的测试验证相反。这类方法旨在通过错误分析方法(例如:FTA, FMEA等)寻找被测系统容易出错的使用场景作为测试场景测试被测系统。如果被测系统能在容易出错的使用场景下正常运行,则可从反面论证系统的功能安全性。
基于逆逻辑的测试验证方法,相较于基于正逻辑的测试验证方法,更加适合对于复杂系统(例如:高等级自动驾驶系统)的验证。因其具有测试用例数量低,测试具有针对性等优点。也因此,被业界认为是高等级自动驾驶系统测试验证的方法之一。
对于自动驾驶系统,错误分析被自然而然地与事故分析联系到了一起。自动驾驶的最初目的是模仿人类驾驶员的驾驶行为。因此,人类驾驶员犯错的场景(事故场景),也可以被认定为自动驾驶系统容易出错的场景,从而作为测试用例测试验证自动驾驶系统。

基于事故分析的自动驾驶测试场景
PilotD与上海联合道路交通安全科学研究中心达成战略合作伙伴关系。两家共同致力于基于交通事故分析和仿真重现的自动驾驶验证技术的拓展和推广。
一方面,我司基于上海联合道路交通安全科学研究中心自2005年起采集到数千条交通事故场景信息,筛选有用信息,并在GaiA仿真环境中还原重现,构成测试用例集。另一方面,我司基于现有的交通事故场景,改变并遍历场景构建中的重要参数,从而扩充测试用例集,最终达到扩大测试覆盖率,和完善测试用例集的目的。
以此,我司将为加速自动驾驶技术验证等级提升和早日市场化推波助澜。