高保真仿真中面向自动驾驶系统的基于场景测试综述
软件工程
2021-12-03 v1 人工智能
机器学习
机器人学
摘要
自动驾驶系统（ADS）近年来取得了快速进展。为确保这些系统的安全性和可靠性，在其未来大规模部署前正在进行广泛的测试。在道路上测试系统是最接近真实世界且理想的方法，但成本极高。此外，使用这种真实世界测试覆盖罕见的极端情况是不可行的。因此，一种流行的替代方案是在一些精心设计的挑战性场景中评估ADS的性能，即基于场景的测试。高保真仿真器已在此设置中被广泛使用，以最大化测试假设场景的灵活性和便利性。尽管已提出许多工作为测试特定系统提供多样化的框架/方法，但这些工作之间的比较和联系仍然缺失。为弥补这一差距，本文提供了高保真仿真中基于场景测试的通用形式化，并对现有工作进行了文献综述。我们进一步对它们进行比较，并提出了开放挑战以及潜在的未来研究方向。
引用
@article{arxiv.2112.00964,
title = {A Survey on Scenario-Based Testing for Automated Driving Systems in High-Fidelity Simulation},
author = {Ziyuan Zhong and Yun Tang and Yuan Zhou and Vania de Oliveira Neves and Yang Liu and Baishakhi Ray},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.00964},
year = {2021}
}