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自动驾驶协同测试白皮书 | 测试数据管理之数据建模
2022年ASAM Evolving Landscapes of Collaborative Testing for ADAS & AD白皮书正式发布。前序推文为读者梳理了机器学习在自动驾驶测试中的应用，本篇将详细介绍测试过程中的测试数据管理。
01
测试数据管理的重要性
测试数据的产生并非偶然，其使用需经过周密的规划、设计、建模和存储。
简单来说，对于ADAS/AD功能而言，测试数据管理的策略越先进，测试效率就越高。如果可以在开发初期就及时发现并识别缺陷，那么缺陷的自然修复将更容易。
在自动驾驶领域，高质量的测试数据管理以及数据交换和数据融合是促进系统、制造商、技术服务和其他利益相关者之间实现互相操作的关键因素。
自动驾驶功能的开发依赖于数据驱动。在所有确认的阶段，都需要引入海量的已记录测试数据、场景和测试用例，以研究被测功能（FuT，the function under test）在不同模拟和实际测试环境中的行为。
因此，在真实道路和模拟环境上行驶时，车辆和试验台必须能够收集大量的测试数据以支持开发过程，包括成像数据和总线数据等。
此外，在整个开发、模拟和实际测试过程中提供测试数据和测试描述非常重要，这是因为高效开发和验证过程的关键在于高效的场景、测试用例和测试数据管理。
02
基于测试策略和用例的数据建模
为了更好地描述ADAS/AD功能开发中的测试数据管理，此版白皮书提出了一种高级域模型，该模型将作为未来标准化工作的基础，以便进行更深入的建模。
为了更好地开发ADAS系统所特有的高级域模型，并将其作为适当测试数据管理的基础，可以针对用例展开研究，以找到关键的项目。
这些项目可以是测试输入、测试输出，或是那些有助于测试准备的信息。根据这些研究结果，研究项目组成功地开发出了抽象的“ADAS/AD领域模型”（ADAS/AD domain model），同时牢记测试数据管理的各个方面。这一模型以图形的方式展示，并根据彼此之间的关系进行分组。
测试方法和测试用例
上图以图形的方式区分了所需的测试运行信息（标记为绿色）和在测试运行期间或之后创建的信息。这一区分基于如下假设：测试规范源自需求。以下是该图所显示项目的描述举例：
抽象ADAS/AD领域模型示例
相关术语介绍如下：
01.测试用例
通过对自身的引用在图中表示测试用例的不同抽象级别（从逻辑到具体logical down to concrete）。
02.总线数据
描述测试执行期间发送的记录总线信号。
03.测试运行在特定版本的测试对象上执行测试套件（ISTQB）。
04.坐标
描述一个或多个测试对象通过相对（例如试验场）或全球（GPS）坐标系的运动。
05.覆盖率数据以百分比表示测试套件确定或执行指定覆盖项目的程度（ISTQB）。
06.文档/报告
不同格式的最终报告可能会附加到测试中，正如在几个测试工作流程中所描述的那样。
07.事件在某个地方发生某种可感知现象变化（能量、物质或信息）的时刻。导致功能运行的事件被称为触发事件。
08.图像流
包括图像驱动的传感器数据，例如激光雷达、雷达、视频数据。
09.ODD描述设计自动化功能或系统以正常运行的特定运行域，包括但不限于道路类型、速度范围和环境条件。
10.要求
利益相关者所需的条件或能力。系统、产品、服务、结果或组件必须满足或拥有这种条件或能力，才能满足合同、标准或规范的要求。或另一份正式强加的文档，以解决问题或实现目标。
11.道路网络描述道路、车道和对象的几何形状，如道路上的道路标记，以及道路沿线的特征（如信号）。
12.路面
描述道路网络中使用的路面。
13.测试描述包括描述执行具体测试的所有描述性元素。测试描述包括关于所用测试顺序、测试设备和被测单元的所有信息。
14.测试结果
指示特定测试用例是否通过或失败，即作为测试项目输出观察到的实际结果是否与预期结果相对应，或是否观察到偏差。
15.测试套件测试套件是一组测试用例，而测试活动是实施整个测试策略。
16.被测单元
包含关于已测试内容（ASAM开放数据服务）是否与ISO中的测试对象相匹配的信息。
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