面向安全关键场景的 5G 云控制轨道测试框架——Real-world Troublemaker

轨道测试在自动驾驶系统（ADS）的安全评估中发挥着关键作用，因其提供了真实的交互环境。然而，由于对象目标运动控制的僵化以及缺乏智能交互测试方法，常导致预设且受限的测试场景。为此，我们提出一种新颖的 5G 云控制轨道测试框架，名为 Real-world Troublemaker。该框架通过利用 5G 云控制对象目标集成物联网技术和车辆遥控技术，克服了传统预编程控制的僵性。不同于依赖预设条件的常规测试方法，我们提出一种基于二次风险互动效用函数的动态游戏策略，促进与受测车辆（VUT）之间的智能交互，构建更真实、更动态的交互环境。该框架已在同济大学智能连网车辆评估基地成功实现。现场测试结果表明，Troublemaker 能够准确有效地进行 ADS 的动态交互测试。相较于传统方法，Troublemaker 在再现场景准确性提升了 65.2%，交互策略的多样性约提高了 9.2 倍，在未受保护左转场景中暴露安全关键情境的频率提升了 3.5 倍。