自动驾驶系统测试详谈
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:
该图引用国汽智联材料
场景记录场景:
该图引用国汽智联材料
专家经验构建:
1.2 通过多个分析维度构建自动泊车测试用例框架
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
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
1.5.2 SOTIF——开发目标(安全导向、功能导向)
1.5.3 接管严重性等级划分
1.6 分层测试和工具链
1.6.1 分层测试
该图引用中汽中心会议材料
1.6.2 测试工具链
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
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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