PAFOT：一种基于位置的方法用于寻找自动驾驶车辆的最优测试
软件工程
2024-05-07 v1
摘要
自动驾驶车辆（AV）可能 revolutionize 交通行业。然而，它们必须经过彻底测试以避免安全违规。仿真测试在发现自动驾驶系统（ADSS）的安全违规方面发挥着关键作用。本文提出了PAFOT，一种基于位置的测试框架，用于生成对抗驾驶情景以暴露ADSS的安全违规。我们引入一个9位置网格，围绕自驾车（EV）虚拟绘制，并修改非 playable character（NPC）的驾驶行为，使其在该网格内移动。PAFOT利用单目标遗传算法搜索对抗测试情景。我们在著名的高保真仿真器CARLA上演示了PAFOT。实验结果表明，PAFOT能够有效地生成安全关键情景以导致ADSS崩溃，并且能够在短暂的仿真时间内发现碰撞。此外，它在相同的驾驶条件下，能够在更短的有效仿真时间内发现更多安全关键情景，优于其他基于搜索的测试技术。
引用
@article{arxiv.2405.03326,
title = {PAFOT: A Position-Based Approach for Finding Optimal Tests of Autonomous Vehicles},
author = {Victor Crespo-Rodriguez and Neelofar and Aldeida Aleti},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.03326},
year = {2024}
}
备注
Pre-print from AST 2024 conference