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自动驾驶测试场景库的构建及评价方法

2024-09-25 17:06:29·  来源：赛目科技  
　
该测试用例集在量级和特征上可以符合要求，用例子集中的场景具备一定的风险程度，复杂性适中，要素种类相对齐全可以保证覆盖度，且充分结合了ALKS系统的预设ODD。

该小节展示了如何基于特定的功能测试需求，从场景库中采样和筛选测试用例子集，并证明了用例子集与测试需求的匹配性。当被测自动驾驶系统或功能更改时，该方法同样可以基于新的测试需求和ODD设计，通过赛目科技场景库可以更快检索、提取适配测试目的的测试场景，再根据上述步骤筛选符合要求的测试用例子集。

6.结论

图片

在自动驾驶系统的预期功能安全分析和验证过程，场景库、触发条件库、功能规范与功能不足数据库是支撑SOTIF实践的重要资源。通过上述的场景库构建和场景评价方法，可以有效构建带有充分评价信息的场景库，从而可以基于特定的自动驾驶功能测试需求，实现场景测试用例集的高质高量生成。在后续，如何有效构建同等信息密度的触发条件库和功能数据库，并实现高效率、高质量的SOTIF分析实践，包括结合自动驾驶功能的功能规范和功能不足对场景进行危害行为、危害成因、SOTIF目标、减缓与改进措施的匹配与推演，是核心挑战与工作重点。

参考文献

[1] ISO 21448-2022 SOTIF, Safety of The Intended Functionality [S]

[2] GB/T 43267-2023 道路车辆—预期功能安全 [S]

[3] ASAM. OpenSCENARIO[EB/OL]. https://www.asam.net/standards/detail/openscenario/, [Date: 2024-08-01].

[4] Gao F, Duan J, He Y, et al. A test scenario automatic generation strategy for intelligent driving systems[J]. Mathematical Problems in Engineering, 2019, 2019(1): 3737486.

[5] Bagschik G, Menzel T, Maurer M. ontology based scene creation for the development of automated vehicles[C]//2018 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV). IEEE, 2018: 1813-1820.

[6] Bock J, Krajewski R, Eckstein L, et al. Data basis for scenario-based validation of HAD on highways[C]//27th Aachen colloquium automobile and engine technology. 2018: 8-10.

[7] 中国智能网联汽车产业创新联盟. 智能网联汽车预期功能安全场景要素及管理要求: T/CSAE 336-2023[S]. 北京: 中国汽车工程学会, 2023.

[8] UNECE. R157-2021 Automated Lane Keeping System (ALKS) [S]

投稿：前瞻事业部

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