自动驾驶系统测试综述：全景与趋势
软件工程
2023-01-18 v2
摘要
近年来，得益于学术界与工业界的共同努力，自动驾驶系统（ADS）取得了巨大成就。典型的 ADS 由多个模块组成，包括感知、认知、规划与控制，汇聚了不同领域的最新进展。尽管成就显著，ADS 的安全保障至关重要，因为 ADS 的不安全行为可能带来灾难性后果。测试已被认为是旨在暴露系统不安全行为的重要系统验证方法；然而，在 ADS 背景下，由于系统的高复杂性与多学科交叉，设计有效的测试技术极具挑战。已有大量文献聚焦于 ADS 测试，并出现了若干综述以总结技术进展。多数综述关注于软件模拟器内执行的系统级测试，因而忽视了不同模块的显著特征。本文提供对现有 ADS 测试文献的全面综述，兼顾模块级与系统级测试。具体而言，我们做出如下贡献：（1）调研 ADS 的模块级测试技术，并强调受不同模块特征影响的技术差异；（2）我们也调研系统级测试技术，重点关注总结系统开发或部署中出现的议题、不同模块间协作导致的问题、以及模拟器与真实世界中 ADS 测试之间差距的实证研究；（3）我们识别 ADS 测试中的挑战与机遇，为该领域的未来研究铺平道路。
引用
@article{arxiv.2206.05961,
title = {A Survey on Automated Driving System Testing: Landscapes and Trends},
author = {Shuncheng Tang and Zhenya Zhang and Yi Zhang and Jixiang Zhou and Yan Guo and Shuang Liu and Shengjian Guo and Yan-Fu Li and Lei Ma and Yinxing Xue and Yang Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.05961},
year = {2023}
}