自动驾驶系统测试详谈

2021-02-17 20:44:53·  来源:智车科技  
 
本文来源:汽车智能驾驶与智能座舱资讯自动驾驶系统级测试的基础理论1.1 自动驾驶测试场景的构成1.1.1 构成框架该图引用国汽智联材料1.1.2 场景来源真实驾驶记录
本文来源:汽车智能驾驶与智能座舱资讯

自动驾驶系统级测试的基础理论

1.1 自动驾驶测试场景的构成

1.1.1 构成框架

自动驾驶系统测试详谈
该图引用国汽智联材料

1.1.2 场景来源
真实驾驶记录场景
专家经验构建场景(先验知识)

1.1.3 真实驾驶场景来源
真实驾驶场景处理流程:

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该图引用国汽智联材料

场景记录场景:
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该图引用国汽智联材料

专家经验构建:

自动驾驶系统测试详谈4

1.2 通过多个分析维度构建自动泊车测试用例框架

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该图引用论文《智能汽车自主泊车系统测试方法》蒙昊蓝等

1.3 由测试场景演变出具体的测试用例

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该图引用丰田研究员会议材料

1.4 整车系统级测试工作的开展
由对的人,在对的地点,对待测试的车辆,使用准确的测试工具,安全的开展测试,详细的记录测试过程。

1.5 分析测试结果的原则

1.5.1 SOTIF——开发原则

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1.5.2 SOTIF——开发目标(安全导向、功能导向)

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1.5.3 接管严重性等级划分

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1.6 分层测试和工具链

1.6.1 分层测试
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该图引用中汽中心会议材料

1.6.2 测试工具链
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该图引用中汽中心会议材料

测试和数据

2.1 测试驱动开发体系
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2.2 测试和数据的关系总结

目前AI是以深度学习为主流技术,该技术需要有算法模型和数据。对于数据来说,需要满足几个条件:1、数据的标注方式适用于数据驱动的算法模型;2、数据需要在应用场景中有合理分布;3、算法表现不好的方面,需要有对应数据不断扩充;

测试和数据的关系总结:
测试结果给收集数据的指明方向,提供了筛选方法论,回答了 3;
测试提供了海量数据,SOP 前后均可以进行测试数据的收集,自建车队采集、量产车队数据采集,回答了 2;
测试提供了工具链,如:Trigger(record,lable)、Visualization(analyse、debug)、Test Automation 等; 
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