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自动驾驶系统测试用例 测试验证是当今世界在自动驾驶系统的开发中遇到的主要挑战之一。这一挑战主要体现在用于自动驾驶系统验证的测试用例的完整度上。由于这类系统的复杂性以及影响其功能安全的数量众多的各种外界影响因素的存在,现有的测试用例生成方法很难保证系统级验证的完整性和有效性。
目前,用于验证测试系统的测试用例生成方法一般有三种:
1)基于接口的测试用例生成;
2)基于使用规范的测试用例生成;
3)基于风险的测试用例生成。
这三种生成方法都各有各的优缺点。无法满足自动驾驶系统测试需求,或者无法在满足自动驾驶功能安全性测试需求的前提下,保证测试效率。
PilotD的混合测试用例生成方法
PilotD提供一种新型的面向应用的自动驾驶系统验证用例生成解决方案:混合测试用例生成方法。该方法基于并整合上述三种方法,并扬长避短,使自动驾驶系统的验证测试测试用例的生成达到:
1)测试覆盖率高
2)测试用例结构性强
3)测试效率高
等,诸多优点。
PilotD的测试用例的生成方法,通过综合考虑各种外部影响因素,对ADS中的特定应用进行建模和分析,并通过拆分分析法,得到ADS系统各部件面向应用的使用工况。随后,基于系统各部件误差的分类,识别对每个使用工况至关重要的部件误差类型。同时,根据各部件的工作原理,总结出外部影响因素与各部件误差类型的对应关系。通过组合这些因素,可以生成测试用例,用于试探对某一使用工况至关重要的特定部件的某一错误类型会否被“激发”。从而,使用这些测试用例,达到系统验证的目的。
PilotD使用的这种结构化的测试用例推断生成方法,以及测试用例的简化流程,能够基于客户的系统或自动驾驶应用的功能定义,快速帮助客户总结出具有高度测试覆盖率的测试用例集;并将使用该测试用例的测试成本控制在可操作的范围内。以此,PilotD能帮助客户快速完成新自动驾驶系统的验证测试流程,并加快系统发布周期。
文献参考 1)Cao, P. and Huang, L., "Application Oriented Testcase Generation for Validation of Environment Perception Sensor in Automated Driving Systems," SAE Technical Paper 2018-01-1614, 2018, https://doi.org/10.4271/2018-01-1614.