CooTest：一种面向V2X通信系统的自动化测试方法
软件工程
2024-08-30 v1
摘要
精确感知复杂驾驶环境是确保自动驾驶车辆安全运行的关键。随着深度学习和通信技术的快速发展，车联网（V2X）协作有望解决单一感知系统在遥远目标感知和遮挡问题方面的局限性。然而，尽管取得了显著的进展，仍存在若干通信挑战可能削弱多车协作感知的有效性。深度神经网络（DNN）的低可解释性和通信机制的高复杂度使得传统测试技术无法适用于自动驾驶系统（ADS）的协作感知。此外，现有的测试技术依赖于手动数据收集和标注，变得耗时且成本高昂。本文设计并实现了CooTest——首个针对V2X导向型协作感知模块的自动化测试工具。CooTest构思了V2X特定的变形关系，并配备了反映各种协作驾驶因素影响的通信和天气转换算子，以生成转换后的场景。此外，我们采用V2X导向的引导策略以提高转换场景生成过程的效率。我们使用多种具有不同融合方案的协作感知模型进行实验，以评估其在不同任务上的性能。实验结果表明，CooTest能够在各种V2X导向驾驶条件下有效检测异常行为。结果也确认CooTest通过使用生成场景进行再训练可提高检测平均精度并降低误导性合作错误。
引用
@article{arxiv.2408.16470,
title = {CooTest: An Automated Testing Approach for V2X Communication Systems},
author = {An Guo and Xinyu Gao and Zhenyu Chen and Yuan Xiao and Jiakai Liu and Xiuting Ge and Weisong Sun and Chunrong Fang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.16470},
year = {2024}
}