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沛岱:自動(dòng)駕駛測(cè)試驗(yàn)證用例(TestCase)技術(shù)——交通事故分析和仿真重現(xiàn)

2018-12-08 11:19:27·  來源:沛岱汽車PilotD  
 
2018年12月2日一特斯拉的駕駛員在美國加利福尼亞洲的高速公路上被加州高速公路巡警逮捕,原因是酒駕司機(jī)在車上睡著,特斯拉護(hù)主閃警狂飆了11公里才被警察攔下,
2018年12月2日一特斯拉的駕駛員在美國加利福尼亞洲的高速公路上被加州高速公路巡警逮捕,原因是酒駕司機(jī)在車上睡著,特斯拉“護(hù)主”閃警狂飆了11公里才被警察攔下,期間酒駕者處于完全無意識(shí)狀態(tài)。
 
自2016年7月自動(dòng)駕駛技術(shù)應(yīng)用以來的第一起已知的死亡事故的發(fā)生,到現(xiàn)在短短兩年的時(shí)間自動(dòng)駕駛技術(shù)所引發(fā)的交通紊亂和事故已經(jīng)出現(xiàn)數(shù)起,人們?cè)谒伎甲詣?dòng)駕駛功能的同時(shí)也在愈加地關(guān)注自動(dòng)駕駛安全性這一話題。這也使自動(dòng)駕駛功能測(cè)試驗(yàn)證的重要性得以重申。
PilotD 沛岱(上海)汽車技術(shù)有限公司不斷致力于自動(dòng)駕駛驗(yàn)證技術(shù)的研發(fā)。根本上,自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的測(cè)試驗(yàn)證可以分為兩種,基于正邏輯的測(cè)試驗(yàn)證和基于逆邏輯的測(cè)試驗(yàn)證。
 
1、基于正邏輯的測(cè)試驗(yàn)證旨在測(cè)試在各類正常行駛工況下,系統(tǒng)功能性和性能邊界。這類測(cè)試驗(yàn)證的測(cè)試用例生成是通過分析系統(tǒng)功能,根據(jù)被測(cè)系統(tǒng)的所有使用場(chǎng)景(Usecase),導(dǎo)出用于測(cè)試系統(tǒng)的測(cè)試用例(Testcase),從而驗(yàn)證系統(tǒng)在所有具有代表性的使用場(chǎng)景下的功能安全性。
 
此類測(cè)試用例生成方法的優(yōu)點(diǎn)在于結(jié)構(gòu)性強(qiáng)和測(cè)試用例覆蓋面廣。在從Usecase導(dǎo)出Testcase的過程中,一個(gè)系統(tǒng)方方面面大大小小的功能模塊都會(huì)被列出,并根據(jù)其互相影響和嵌套的關(guān)系被歸納到樹狀結(jié)構(gòu)(Top-Down Structure)中。而各個(gè)模塊的功能又能通過其能夠完成的各個(gè)功能過程(例如:Functional Flow)表達(dá)出來。而該各個(gè)功能過程的測(cè)試就會(huì)成為最基礎(chǔ)的測(cè)試用例(Testcase)。因此,使用這樣的構(gòu)建測(cè)試用例對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試,可以讓系統(tǒng)的方方面面的每個(gè)細(xì)化功能流程都得到測(cè)試,即測(cè)試用例覆蓋面(Test coverage)廣。并且,當(dāng)發(fā)現(xiàn)問題時(shí),當(dāng)下測(cè)試的結(jié)構(gòu)化的測(cè)試用例對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)功能模塊即為系統(tǒng)錯(cuò)誤的主要錯(cuò)誤源。這樣使得在測(cè)試和驗(yàn)證中的錯(cuò)誤溯源(Error Tracking)變得非常簡(jiǎn)單。
 
然而,這類的測(cè)試用例生成方法有著兩大主要的缺陷和不足:
1)對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng),例如,自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的測(cè)試用例數(shù)量將會(huì)非常巨大。以至于其測(cè)試周期難以滿足普通汽車的開發(fā)和生產(chǎn)周期需求。
2)在測(cè)試用例的分析中,必須考慮系統(tǒng)相對(duì)敏感的外界影響因素的影響,并將其列入測(cè)試用例行列。對(duì)于使用環(huán)境感知的自動(dòng)駕駛系統(tǒng),其感知的外界影響因素眾多,這也將進(jìn)一步增加測(cè)試用例數(shù)量和正邏輯測(cè)試驗(yàn)證進(jìn)行的復(fù)雜度和可行性。
2、基于逆邏輯的測(cè)試驗(yàn)證與基于正邏輯的測(cè)試驗(yàn)證相反。這類方法旨在通過錯(cuò)誤分析方法(例如:FTA, FMEA等)尋找被測(cè)系統(tǒng)容易出錯(cuò)的使用場(chǎng)景作為測(cè)試場(chǎng)景測(cè)試被測(cè)系統(tǒng)。如果被測(cè)系統(tǒng)能在容易出錯(cuò)的使用場(chǎng)景下正常運(yùn)行,則可從反面論證系統(tǒng)的功能安全性。
基于逆邏輯的測(cè)試驗(yàn)證方法,相較于基于正邏輯的測(cè)試驗(yàn)證方法,更加適合對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng)(例如:高等級(jí)自動(dòng)駕駛系統(tǒng))的驗(yàn)證。因其具有測(cè)試用例數(shù)量低,測(cè)試具有針對(duì)性等優(yōu)點(diǎn)。也因此,被業(yè)界認(rèn)為是高等級(jí)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)測(cè)試驗(yàn)證的方法之一。

對(duì)于自動(dòng)駕駛系統(tǒng),錯(cuò)誤分析被自然而然地與事故分析聯(lián)系到了一起。自動(dòng)駕駛的最初目的是模仿人類駕駛員的駕駛行為。根據(jù)圖靈測(cè)試The Turing test)的原理,自動(dòng)駕駛只需被驗(yàn)證測(cè)試具有和人類相仿的駕駛行為能力即可被認(rèn)定為具有人類智能。因此,人類駕駛員犯錯(cuò)的場(chǎng)景(事故場(chǎng)景),也被自然而然的認(rèn)為是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)最容易出錯(cuò)的場(chǎng)景,從而作為測(cè)試用例測(cè)試驗(yàn)證自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。
 
由此可見,此類基于逆邏輯的測(cè)試用例生成方法本身十分適合高級(jí)駕駛員輔助系統(tǒng)(Advanced Driver Assistence Systems),即低等級(jí)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)(Level 1-Level 2 Automated Driving Systems(ADS))的測(cè)試。其系統(tǒng)本身就在于輔助駕駛員,在其無法做出駕駛判斷或者駕駛行為的情況下,避免或者減輕事故。因此,事故場(chǎng)景正好測(cè)試了系統(tǒng)這一能力。然而,高等級(jí)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)(Level 3-Level 5 ADS),直接無需人類監(jiān)視環(huán)境,并對(duì)人類在駕駛中扮演的去角色進(jìn)一步消減。這可能導(dǎo)致兩類新型錯(cuò)誤(事故)的產(chǎn)生:
1)本由人類駕駛員通過其駕駛判斷,經(jīng)驗(yàn)和及時(shí)產(chǎn)生駕駛行為而避免的本車和其他車輛的交互錯(cuò)誤可能(事故可能)。
2)由于大量投入自動(dòng)駕駛系統(tǒng),而產(chǎn)生的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)和自動(dòng)駕駛系統(tǒng)之間的交互錯(cuò)誤可能(事故可能)。
這兩類錯(cuò)誤可能(事故可能)部分在已有的交通事故案例的覆蓋范圍之外。因此在這些情況下,直接使用已有交通事故案例作為測(cè)試用例無法完全測(cè)試這兩類自動(dòng)駕駛錯(cuò)誤可能。為了適應(yīng)這兩類錯(cuò)誤可能的測(cè)試,換而言之,適應(yīng)高等級(jí)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的測(cè)試,已有的交通事故案例必須被篩選和參數(shù)化。從而,找到主要事故成因,并對(duì)其從自動(dòng)駕駛的角度進(jìn)行分析并做補(bǔ)充和外延。最終,找到適合高等級(jí)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的測(cè)試用例。
 
為此,PilotD與上海聯(lián)合道路交通安全科學(xué)研究中心達(dá)成戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系,兩家共同致力于基于交通事故分析和仿真重現(xiàn)的自動(dòng)駕駛驗(yàn)證技術(shù)的拓展和推廣。
一方面,PilotD基于上海聯(lián)合道路交通安全科學(xué)研究中心自2005年起采集到數(shù)千條交通事故場(chǎng)景信息,篩選有用信息,并在PilotD獨(dú)有的仿真測(cè)試平臺(tái)GaiA中還原重現(xiàn),構(gòu)成測(cè)試用例集。另一方面,PilotD基于現(xiàn)有的交通事故場(chǎng)景,改變并遍歷場(chǎng)景構(gòu)建中的重要參數(shù),從而擴(kuò)充測(cè)試用例集,最終達(dá)到擴(kuò)大測(cè)試覆蓋率,和完善測(cè)試用例集的目的。
 
以此,PilotD將為加速自動(dòng)駕駛技術(shù)驗(yàn)證等級(jí)提升和早日市場(chǎng)化推波助瀾。 
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