ComOpT：面向自动驾驶系统测试的用例组合与优化工具
机器人学
2021-10-05 v1 软件工程
摘要
ComOpT 是一款用于自动驾驶系统（聚焦规划与控制）覆盖驱动测试的开源研究工具。从（i）刻画待考虑离散条件的元模型，以及（ii）指定某些组合不可能性的约束出发，ComOpT 首先生成满足约束的抽象场景，同时最大化提升 k-way 组合测试的覆盖率。每个抽象场景可视为一个概念等价类，随后通过（1）随机选取一张满足指定地理条件的局部地图，以及（2）在范围内为所有参与者分配相应参数，将其实例化为多个具体场景。最后，ComOpT 针对一组 KPI 评估每个具体场景，并通过生成可能在指定点引发碰撞的新智能体来执行局部场景变异。我们使用 ComOpT 测试 Apollo~6 自动驾驶软件栈。ComOpT 能在有限测试预算下生成高度多样化的场景，同时揭示诸如无法完成简单右转、不舒适的加速度以及危险驾驶模式等问题情形。ComOpT 参与了 2021 年 IEEE AI 自动驾驶车辆测试挑战赛，并在 110 余支参赛队伍中荣获第一名。
引用
@article{arxiv.2110.00761,
title = {ComOpT: Combination and Optimization for Testing Autonomous Driving Systems},
author = {Changwen Li and Chih-Hong Cheng and Tiantian Sun and Yuhang Chen and Rongjie Yan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.00761},
year = {2021}
}