OpenCat: 提升 ADAS 测试的互操作性

测试高级驾驶辅助系统（ADAS），例如车道保持功能，需要创建道路拓扑或使用预定义的基准测试。然而，现有 ADAS 基准测试中的测试用例通常以特定格式（如 OpenDRIVE）设计，并针对特定的 ADAS 模型定制。这限制了它们与其他模拟器和模型的可重用性与互操作性，使得独立于创建测试用例的特定平台细节来评估 ADAS 功能变得极具挑战性。本文评估了 SensoDat 的互操作性，这是一个为 ADAS 回归测试开发的基准测试。我们引入了 OpenCat，一个将 OpenDRIVE 测试用例转换为 Catmull-Rom 样条格式的转换器，该格式被当前许多测试生成器广泛支持。通过将 OpenCat 应用于 SensoDat 数据集，我们在将测试用例转换为可重用的道路场景方面实现了高精度。为了验证转换后的场景，我们使用 Udacity 模拟器将其用于评估车道保持 ADAS 模型。模拟器和 ADAS 模型均独立于 SensoDat 底层技术运行，确保了对原始测试用例的无偏评估。我们的研究结果表明，使用特定 ADAS 模型构建的基准测试阻碍了其在回归测试中的有效使用。最后，我们提供见解和建议，以增强 ADAS 基准测试的可重用性和可迁移性，从而用于更广泛的应用。