一种基于变异评估路径规划器权重覆盖的方法
软件工程
2020-08-05 v1
摘要
自动驾驶汽车受到若干不同种类的输入（其他车辆、道路结构等）的影响，因此不可能在所有可能条件下对汽车进行测试。为应对此问题，面向自动驾驶的基于场景的测试定义了应被覆盖的不同场景类别。尽管此类覆盖是必要条件，但仍不能保证自动驾驶汽车的任何可能行为都得到测试。在本文中，我们考虑自动驾驶汽车的路径规划器，它在每个时间步决定接下来几秒要遵循的短期路径；该决策通过使用考虑不同方面（安全性、舒适性等）的加权代价函数完成。为评估给定测试套件 T 是否覆盖了路径规划器可能采取的所有决策，我们提出一种基于变异的方法，对代价函数的权重进行变异，然后检查 T 中是否至少有一个场景杀死了该变异体。在手动设计的测试套件上的初步实验表明，某些权重更容易覆盖，因为它们考虑的方面在场景中更可能出现，且更复杂的场景（生成更复杂的路径）是那些允许覆盖更多权重的场景。
引用
@article{arxiv.1910.00806,
title = {A Mutation-based Approach for Assessing Weight Coverage of a Path Planner},
author = {Thomas Laurent and Paolo Arcaini and Fuyuki Ishikawa and Anthony Ventresque},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.00806},
year = {2020}
}
备注
Preprint version of paper accepted at the 26th Asia-Pacific Software Engineering Conference (APSEC 2019)