MoDitector：面向自动驾驶系统的模块定向测试
软件工程
2025-02-13 v1
摘要
自动驾驶系统（ADS）的测试对于确保其安全性、可靠性和性能至关重要。尽管存在许多测试方法可以生成多样且具备挑战性的情景以发现潜在漏洞，但这些方法通常将ADS视为黑盒子，主要关注识别系统故障（如碰撞或近逼事件），而不指出导致这些故障的具体模块。了解故障的根本原因对于有效的调试和后续系统修复至关重要。我们注意到现有方法在生成足以测试ADS不同模块（如感知、预测、规划和控制）的多样故障方面也存在不足。为弥合这一差距，我们引入MoDitector，这是首个具有根本原因意识的ADS测试方法。与以往方法不同，MoDitector不仅生成导致碰撞的情景，还指明触发故障的具体模块。该方法针对特定模块设计测试情景，以凸显这些模块的弱点。具体而言，我们的方法包括设计模块特定的判定器以确定模块故障，并采用模块定向测试策略，包括模块特定的反馈、自适应种子选择和变异。该策略引导生成能够有效诱发模块特定故障的测试。我们在四个关键ADS模块和四个测试情景上评估了MoDitector。该方法在ADS测试领域取得了显著的创新，聚焦于识别和修复系统中模块特定的错误，超越了传统的黑盒故障检测范式。
引用
@article{arxiv.2502.08504,
title = {MoDitector: Module-Directed Testing for Autonomous Driving Systems},
author = {Renzhi Wang and Mingfei Cheng and Xiaofei Xie and Yuan Zhou and Lei Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.08504},
year = {2025}
}