自动驾驶系统的严格仿真测试——针对四个开源自动驾驶系统的致命弱点

基于仿真的测试仍然是验证自动驾驶系统的主要方法。我们提出了一种严格的测试方法，该方法基于将场景分解为简单场景，并考虑到自动驾驶系统根据交通规则做出决策，而这些规则的应用依赖于局部知识和上下文。这促使我们将自动驾驶系统视为一个动态系统，它接收三种不同类型的视景作为输入，每种视景表征特定的驾驶操作和相应的控制策略。针对所考虑的视景类型的测试方法生成关键配置的测试用例，这些配置将受测车辆置于由谨慎行为过渡到前进以清除障碍物所表征的危急情况中。这样生成的测试用例是现实的，即它们根据车辆动态特性的知识，确定了可能实现安全控制策略的初始条件。约束分析识别出最关键的测试用例，这些用例的成功意味着较不关键用例的有效性。因此，测试覆盖可以大大简化。关键测试用例揭示了Apollo、Autoware、Carla和LGSVL自动驾驶系统中的重大缺陷。缺陷包括事故、软件故障和违反交通规则，这些通过随机仿真很难检测到，因为测试用例导致的情况涉及所涉车辆参数的精细调整，例如它们的相对位置和速度。我们的结果证实了现实世界的观察结果，并确认自动驾驶系统在提供可接受的安全保证之前仍有很长的路要走。