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    復(fù)雜環(huán)境下自動(dòng)駕駛系統(tǒng)軟件虛擬測試與驗(yàn)證方法

    2019-09-26 07:40:08胡駿胡天翼
    汽車文摘 2019年10期
    關(guān)鍵詞:車載實(shí)體軌跡

    胡駿 胡天翼

    (1.北京計(jì)算機(jī)應(yīng)用和仿真技術(shù)研究所,北京100854;2.瞬聯(lián)軟件科技(北京)有限公司,北京100102)

    主題詞:自主系統(tǒng) 自動(dòng)駕駛 軟件測試 虛擬測試 仿真環(huán)境

    0 前言

    特斯拉公司CEO馬斯克在幾年前曾經(jīng)預(yù)言:“20年內(nèi),買無人駕駛汽車會(huì)和過去買馬那么平常?!比缃瘢S著人工智能和自動(dòng)駕駛技術(shù)不斷取得突破,以及各國傳統(tǒng)、新興車企和著名互聯(lián)網(wǎng)公司紛紛重金投入研發(fā)并相繼展示推出不同級(jí)別的自動(dòng)駕駛汽車,讓人們逐漸相信這一預(yù)言在不久的將來會(huì)變成現(xiàn)實(shí)。按照SAE International對(duì)自動(dòng)駕駛技術(shù)的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)[1],可分為駕駛輔(L1)、部分自動(dòng)化(L2)、有條件自動(dòng)化(L3)、高度自動(dòng)化(L4)和完全自動(dòng)化(L5)5個(gè)級(jí)別。傳統(tǒng)車企多選擇漸進(jìn)的技術(shù)路線,即先開發(fā)駕駛輔助系統(tǒng),逐漸向高級(jí)自動(dòng)駕駛迭代的技術(shù)路線。當(dāng)前國內(nèi)多數(shù)汽車企業(yè)處于L2級(jí)到L3級(jí)自動(dòng)駕駛過渡的關(guān)鍵階段,而互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)更多是采用激進(jìn)的技術(shù)路線,即直接開發(fā)L4級(jí)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng),并積極組織開展在各種路況條件下的樣車測試。

    自動(dòng)駕駛系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的智能化系統(tǒng),通過與外部環(huán)境交互處理大量輸入數(shù)據(jù),涉及傳感器、數(shù)據(jù)融合、態(tài)勢分析、運(yùn)動(dòng)規(guī)劃和機(jī)器學(xué)習(xí)等多個(gè)領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù),由此相互結(jié)合產(chǎn)生的系統(tǒng)具有能夠感知、處理并與其周圍環(huán)境進(jìn)行交互的復(fù)雜軟件系統(tǒng),由于這類復(fù)雜智能系統(tǒng)要處理海量輸入的時(shí)間相關(guān)數(shù)據(jù),并同時(shí)與其它系統(tǒng)進(jìn)行交互,受到自動(dòng)駕駛系統(tǒng)自身操控影響,使此類系統(tǒng)的測試與驗(yàn)證面臨極大的挑戰(zhàn)。在實(shí)際路況下的測試是必須要做的基礎(chǔ)測試驗(yàn)證工作,但通過其難以做到充分,除路試道路和環(huán)境條件受限外,需要耗費(fèi)大量人力時(shí)間成本,而且對(duì)于不同路況、天氣、相鄰靜止和運(yùn)動(dòng)實(shí)體的復(fù)雜環(huán)境,特別對(duì)一些突發(fā)狀況難以人工設(shè)置和復(fù)制,導(dǎo)致系統(tǒng)測試與驗(yàn)證不可重復(fù)。因此,必須解決在復(fù)雜環(huán)境下自動(dòng)駕駛系統(tǒng)測試充分性問題,保證事故概率在一個(gè)可接受的水平,也許通過路試能夠達(dá)到95%的可靠性,但最難的仍是從95%提高到99.9999%目標(biāo)[2]。

    針對(duì)自動(dòng)駕駛這類復(fù)雜系統(tǒng)的測試驗(yàn)證,文獻(xiàn)[3]提出了一種新的高度集成的軟件測試模式,即在系統(tǒng)中新加入一個(gè)安全模塊,針對(duì)其中易于出錯(cuò)且難于測試的決策模塊開展離線仿真測試,并根據(jù)已有測試結(jié)果在線提供決策信息,以保證決策模塊輸出結(jié)果的安全性。本文基于上述思想進(jìn)一步探討了在虛擬仿真環(huán)境下開展自動(dòng)駕駛系統(tǒng)軟件測試驗(yàn)證的方法,給出了車載和實(shí)驗(yàn)室仿真測試驗(yàn)證系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)和相關(guān)實(shí)現(xiàn)方法,以克服目前在實(shí)際路況下測試的局限性,在路試基礎(chǔ)上進(jìn)一步提高軟件測試充分性,從而達(dá)到提高系統(tǒng)安全性和可靠性的目的。

    1 虛擬測試驗(yàn)證相關(guān)基本概念

    由于在實(shí)際道路上測試自動(dòng)駕駛系統(tǒng)和軟件的不可控因素及測試本身不可重復(fù),導(dǎo)致考慮在虛擬的仿真環(huán)境下對(duì)系統(tǒng)和軟件進(jìn)行測試。因此,人們自然會(huì)采用能夠模仿實(shí)際道路的測試方式,即基于場景的測試,并且通過該種測試可以完成在現(xiàn)實(shí)世界實(shí)際道路測試無法完成的工作。對(duì)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)開展基于場景的測試涉及多類復(fù)雜問題,而這在常規(guī)測試中很難遇到,其中包括:

    (1)場景類型:場景類型可以是靜態(tài)、動(dòng)態(tài)或混合型。靜態(tài)場景是預(yù)先設(shè)定好的,即場景中的其他動(dòng)態(tài)實(shí)體與自動(dòng)駕駛系統(tǒng)所在自主系統(tǒng)本身狀態(tài)無關(guān),而動(dòng)態(tài)場景中的動(dòng)態(tài)實(shí)體會(huì)根據(jù)自主系統(tǒng)行為做出反應(yīng)。

    (2)協(xié)同特征:可分為協(xié)同行為和非協(xié)同行為。根據(jù)測試要求可設(shè)置自主系統(tǒng)所在場景處于不允許協(xié)同行為發(fā)生的狀態(tài),或使場景中其他交通參與者具有協(xié)同行為,這一特征對(duì)系統(tǒng)測試非常重要。

    (3)場景描述有效性:對(duì)于測試過程中涉及的復(fù)雜路況及相關(guān)設(shè)施的描述要足夠細(xì)化和精確以滿足測試要求。例如:一些路況可能涉及各類停車場或鄉(xiāng)村土路,如果要測試相應(yīng)路況的自動(dòng)駕駛,需要繪制地圖并產(chǎn)生相應(yīng)場景。

    (4)輸入輸出不確定性:一般軟件測試選擇確定的輸入,經(jīng)過系統(tǒng)處理后產(chǎn)生確定的輸出,據(jù)此判定測試結(jié)果的正確性。相反,對(duì)被測自主系統(tǒng)則不具備明確的輸入空間且輸出也不能明確定義。

    (5)運(yùn)行時(shí)間成本:基于場景的仿真測試與實(shí)際道路測試同樣需要耗費(fèi)大量的運(yùn)行時(shí)間和成本,因?yàn)榘磮鼍暗募?xì)分通常要仿真上百萬各種相關(guān)或無關(guān)場景。當(dāng)然,在實(shí)際實(shí)施過程中會(huì)重點(diǎn)選擇更為復(fù)雜和危險(xiǎn)的情況開展測試驗(yàn)證,這方面可以參考路試結(jié)果和人們對(duì)復(fù)雜環(huán)境、危險(xiǎn)場景的已有經(jīng)驗(yàn),以此減少測試場景的數(shù)量。

    基于上述原因,為使問題描述的更清晰,需要進(jìn)一步定義自動(dòng)駕駛所在自主系統(tǒng)的狀態(tài)和其它相關(guān)術(shù)語如下:

    自主系統(tǒng)狀態(tài):自動(dòng)駕駛所在自主系統(tǒng)的狀態(tài),包括系統(tǒng)位置、方向和其它外部所需參數(shù)及與時(shí)間周期性相關(guān)的內(nèi)部參數(shù)或初始設(shè)置信息,例如:運(yùn)動(dòng)規(guī)劃所需各類參數(shù)和信息,仿真測試過程中系統(tǒng)狀態(tài)要以適當(dāng)方式存儲(chǔ)。

    態(tài)勢:態(tài)勢被定義為自主系統(tǒng)與其他所有交通參與者當(dāng)前(瞬間)的狀態(tài),其中包括環(huán)境中的靜態(tài)部分,例如:自主系統(tǒng)所在道路和氣象條件等。

    情景:態(tài)勢在一定時(shí)間間隔出現(xiàn)狀態(tài)變化的情況,將這種時(shí)間連續(xù)變化的態(tài)勢稱作情景。

    場景:按照特定目的和時(shí)間間隔產(chǎn)生一系列情景形成場景。上述態(tài)勢、情景和場景的時(shí)間關(guān)系可由圖1(a)表示,圖1(b)是一個(gè)自動(dòng)駕駛汽車并入一汽車隊(duì)列的場景。在仿真測試中,場景就是自主系統(tǒng)或者說自動(dòng)駕駛系統(tǒng)測試的用例,簡單的場景由其中相關(guān)路網(wǎng)和靜態(tài)、動(dòng)態(tài)實(shí)體組成。

    圖1 按照特定目的和時(shí)間間隔創(chuàng)建一系列場景

    靜態(tài)和動(dòng)態(tài)實(shí)體:相對(duì)靜態(tài)實(shí)體在場景中不隨時(shí)間改變其位置或狀態(tài),例如:路邊停放的汽車,動(dòng)態(tài)實(shí)體通常是隨時(shí)間不斷改變其位置或狀態(tài),包括運(yùn)動(dòng)中的汽車(連續(xù)變化)和交通信號(hào)燈(離散變化)。

    協(xié)同和非協(xié)同行為:在仿真測試中,動(dòng)態(tài)實(shí)體可以對(duì)其他相關(guān)實(shí)體的運(yùn)動(dòng)做出反應(yīng)則稱其為具有協(xié)同行為,例如:協(xié)同的汽車會(huì)為要加入隊(duì)列的車輛讓出位置,這類實(shí)體可以預(yù)先估計(jì)其他交通參與者的意圖并做出友好的反應(yīng)。相反,非協(xié)同行為是指動(dòng)態(tài)實(shí)體只在為避免碰撞而做出反應(yīng)而不會(huì)允許“加塞”。

    態(tài)勢相似性:態(tài)勢相似是指當(dāng)自主系統(tǒng)狀態(tài)及其與所處環(huán)境中的特征元素(道路及其標(biāo)識(shí)、靜態(tài)實(shí)體等)的關(guān)系相似,其它動(dòng)態(tài)實(shí)體也有相同的狀態(tài),所謂相似性是其特征參數(shù)和相互關(guān)系在預(yù)先設(shè)定的范圍內(nèi)。

    測試驗(yàn)證空間:所有可能的態(tài)勢和由此導(dǎo)出的各種情景按相互關(guān)系組成的場景集合被稱為測試驗(yàn)證空間。顯然,對(duì)于復(fù)雜情況測試驗(yàn)證空間中各種態(tài)勢和情景組合出的場景數(shù)量是非常龐大的,但通過列舉是可以完全被覆蓋。

    由上述定義可以進(jìn)一步區(qū)分靜態(tài)場景和動(dòng)態(tài)場景,即當(dāng)場景中的動(dòng)態(tài)實(shí)體是按照預(yù)先設(shè)定的運(yùn)動(dòng)軌跡運(yùn)動(dòng),不考慮其他交通參與者(包括自主系統(tǒng)本身)的情況則屬于靜態(tài)場景,在這種情況下可認(rèn)為是對(duì)自主系統(tǒng)的開環(huán)測試模式;而動(dòng)態(tài)實(shí)體考慮其他交通參與者并采取協(xié)同或非協(xié)同行為則屬于動(dòng)態(tài)場景,這時(shí)其運(yùn)動(dòng)軌跡可以根據(jù)道路和起點(diǎn)到終點(diǎn)的情況及其他交通參與者狀態(tài)實(shí)時(shí)計(jì)算,比如采用某種結(jié)構(gòu)化的駕駛模型,上述動(dòng)態(tài)場景可被認(rèn)為是一種閉環(huán)系統(tǒng)測試模式。當(dāng)然,由此可以導(dǎo)出混合場景。

    2 自動(dòng)駕駛系統(tǒng)虛擬測試組成結(jié)構(gòu)

    自動(dòng)駕駛系統(tǒng)一般包括采集、感知、通訊、數(shù)據(jù)庫、人機(jī)接口(HMI)和決策模塊,以及控制、執(zhí)行機(jī)構(gòu)模塊,如圖2所示。除采集部分直接根據(jù)不同傳感器采集的數(shù)據(jù)經(jīng)處理后輸出到感知模塊外,自動(dòng)駕駛系統(tǒng)核心的決策模塊要使用其它模塊的輸出結(jié)果,然后將其決策信息發(fā)送給控制模塊,最后由執(zhí)行機(jī)構(gòu)控制執(zhí)行完成自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)。

    針對(duì)自動(dòng)駕駛這類復(fù)雜系統(tǒng)的測試驗(yàn)證,文獻(xiàn)[3]提出了一種新的高度集成的軟件測試模式,即在系統(tǒng)中新加入一個(gè)安全模塊(圖2中虛線部分),針對(duì)其中易于出錯(cuò)且難于測試的決策模塊開展離線仿真測試,并根據(jù)已有測試結(jié)果在線提供決策信息,以保證決策模塊輸出結(jié)果的安全性。在自動(dòng)駕駛過程中,其決策模塊可以向安全模塊詢問當(dāng)前態(tài)勢和規(guī)劃的機(jī)動(dòng)方式是否合理,后者會(huì)使用測試驗(yàn)證數(shù)據(jù)庫信息判斷當(dāng)前態(tài)勢是否經(jīng)過驗(yàn)證,且與當(dāng)前態(tài)勢臨近的后續(xù)區(qū)域的驗(yàn)證也能得到充分覆蓋,據(jù)此信息通知決策模塊相關(guān)處理操作安全或建議新的決策,即改變現(xiàn)有決策使其納入到經(jīng)過驗(yàn)證的區(qū)域部分。

    本文基于這一思想進(jìn)一步提出虛擬測試與驗(yàn)證系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu),分為車載仿真測試系統(tǒng)和實(shí)驗(yàn)室仿真測試開發(fā)系統(tǒng)兩部分,見圖2中替換原有安全模塊的部分,其中車載測試系統(tǒng)面向自控駕駛實(shí)際應(yīng)用,包括在線給出駕駛策略建議和離線仿真測試,其中具體功能如下:

    (1)態(tài)勢搜索:包括相似度分析、態(tài)勢更新存儲(chǔ)、決策結(jié)果接收;

    (2)任務(wù)調(diào)度:包括場景/模型選擇、驗(yàn)證集合生成、駕駛策略提??;

    (3)仿真測試:包括仿真測試執(zhí)行、監(jiān)控和測試結(jié)果存儲(chǔ);

    (4)通訊接口:包括與HMI通訊接口和與測試開發(fā)通訊接口。

    而測試開發(fā)系統(tǒng)則是面向仿真測試開發(fā)和測試與驗(yàn)證,包括場景/模型建立、仿真測試驗(yàn)證和結(jié)果分析,其中具體功能如下:

    (1)場景生成:包括電子地圖、靜態(tài)/動(dòng)態(tài)實(shí)體、2D/3D場景生成和場景數(shù)據(jù)庫;

    (2)模型建立:包括環(huán)境模型(道路、天氣和各類交通參與者模型)、自主系統(tǒng)模型(傳感器、自動(dòng)駕駛智能控制系統(tǒng)相關(guān)模塊、車輛動(dòng)力學(xué)和運(yùn)動(dòng)學(xué)模型及駕駛員模擬器)和模型庫;

    (3)仿真測試:包括仿真測試執(zhí)行、過程監(jiān)控和測試結(jié)果記錄及測試驗(yàn)證數(shù)據(jù)庫;

    (4)結(jié)果分析:包括測試結(jié)果分析、模型驗(yàn)證分析、模型調(diào)整和更新、車載測試場景/模型/測試結(jié)果更新。

    測試開發(fā)系統(tǒng)是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)設(shè)計(jì)開發(fā)和測試驗(yàn)證的重要手段,從設(shè)計(jì)階段智能控制算法的研究到后續(xù)軟件開發(fā),可利用先期建立的全數(shù)字或軟件在回路(Safety Integration Level,SIL)仿真測試系統(tǒng),到后期進(jìn)一步建立用于實(shí)驗(yàn)室自動(dòng)駕駛系統(tǒng)驗(yàn)證的半實(shí)物(Hardware In Loop,HIL)和車在回路(Vehicle In Loop,VIL)仿真測試系統(tǒng)均能夠發(fā)揮重要作用

    圖2 自動(dòng)駕駛系統(tǒng)及虛擬測試驗(yàn)證組成結(jié)構(gòu)

    該系統(tǒng)要為車載測試系統(tǒng)提供能夠滿足所需場景下的仿真模型和測試驗(yàn)證結(jié)果,同時(shí)依據(jù)車載測試系統(tǒng)實(shí)際路試產(chǎn)生的場景和測試結(jié)果,對(duì)已有模型進(jìn)行驗(yàn)證分析并更新車載測試場景/模型/測試結(jié)果。

    車載測試系統(tǒng)與自動(dòng)駕駛系統(tǒng)軟硬件緊密相關(guān),需要處理大量實(shí)時(shí)性要求很高的數(shù)據(jù),其中包括在線接收當(dāng)前態(tài)勢并進(jìn)行相似度分析,依據(jù)對(duì)應(yīng)測試驗(yàn)證結(jié)果給出駕駛策略建議或?qū)ξ丛械膽B(tài)勢更新存儲(chǔ);另一方面,在離線情況下對(duì)新的場景開展仿真測試驗(yàn)證,并適時(shí)采用有線或無線通訊方式與實(shí)驗(yàn)室測試開發(fā)系統(tǒng)交換信息??梢钥闯觯瑢?shí)驗(yàn)室和車載兩套系統(tǒng)面向系統(tǒng)測試驗(yàn)證和實(shí)際應(yīng)用各有側(cè)重、相互支持,使測試驗(yàn)證的準(zhǔn)確性和充分性不斷迭代提升,以滿足自動(dòng)駕駛系統(tǒng)從L2提高到L5的測試驗(yàn)證需求。

    3 自動(dòng)駕駛系統(tǒng)虛擬測試與驗(yàn)證方法

    為在虛擬環(huán)境下測試自主系統(tǒng)或自動(dòng)駕駛系統(tǒng),基于前述虛擬測試與驗(yàn)證相關(guān)基本概念需要進(jìn)一步給出系統(tǒng)測試與驗(yàn)證的基本方法,本文未涉及自主系統(tǒng)模型建立相關(guān)傳統(tǒng)方法,其相關(guān)方法介紹可參考文獻(xiàn)[4]。

    3.1 基于場景的測試與驗(yàn)證空間

    自主系統(tǒng)所在場景可以描述為它在所處交通路網(wǎng)中按運(yùn)動(dòng)規(guī)劃的軌跡移動(dòng)并不斷改變狀態(tài),其它相關(guān)動(dòng)態(tài)實(shí)體也在路網(wǎng)中可以按照協(xié)同或非協(xié)同行為移動(dòng),可以用時(shí)空狀態(tài)網(wǎng)格(Spatiotemporal State Lattices)來表征這種狀態(tài)轉(zhuǎn)換,圖中的結(jié)點(diǎn)表示(位置,時(shí)間)數(shù)據(jù)元組,其結(jié)點(diǎn)到結(jié)點(diǎn)線段表明線路和狀態(tài)變化,為簡化描述用(距離,時(shí)間)二維STSLs舉例說明,見圖3用于表征基于場景的測試驗(yàn)證空間時(shí)空狀態(tài)網(wǎng)格。圖中節(jié)點(diǎn)劃分取決于靜態(tài)場景中路網(wǎng)和靜態(tài)實(shí)體,并保證其具有足夠高精度地圖的支持,而通過結(jié)點(diǎn)的實(shí)際線路是由自主系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃計(jì)算出或者由其他交通參與者的駕駛模型確定。圖中網(wǎng)格時(shí)間和距離步長大小要根據(jù)運(yùn)動(dòng)規(guī)劃是全局規(guī)劃或局部規(guī)劃的要求確定。

    圖3 用于表征基于場景的測試驗(yàn)證空間時(shí)空狀態(tài)網(wǎng)格

    特別需要說明,時(shí)空狀態(tài)網(wǎng)格分的越細(xì)精度越高,導(dǎo)出的不同線路的場景數(shù)量會(huì)急劇增加,所有可能的線路組成的場景構(gòu)成了測試驗(yàn)證空間。圖3中給出了圖1(b)自動(dòng)駕駛汽車并入汽車隊(duì)列(第2和第3輛車之間)場景的一種情況。

    3.2 測試場景的參數(shù)化

    通過上述對(duì)基于場景的測試驗(yàn)證空間的說明,可以進(jìn)一步對(duì)靜態(tài)和動(dòng)態(tài)場景進(jìn)行參數(shù)化,并以此構(gòu)造所需的場景測試用例,即對(duì)場景及其實(shí)體特征進(jìn)行定義,表1~3分別給出道路、天氣和靜態(tài)實(shí)體的特征屬性,表中的參數(shù)和相關(guān)數(shù)值只是作為一種參考。其中,考慮天氣因素是由于天氣效應(yīng)直接會(huì)影響到自主系統(tǒng)傳感器的測量,表中Φ、θ代表球坐標(biāo)系下的方位角和高低角,靜態(tài)實(shí)體位置由直角坐標(biāo)X、Y和指向角Φ表示。

    表1 道路參數(shù)化特征屬性

    表2 天氣效應(yīng)參數(shù)化特征屬性

    表3 靜態(tài)實(shí)體參數(shù)化特征屬性

    由于動(dòng)態(tài)實(shí)體的參數(shù)化需要考慮時(shí)間因素,因此更為復(fù)雜。這里只以圖1(b)自動(dòng)駕駛汽車并入汽車隊(duì)列(第二和第三輛車之間)場景的一種情況為例,給出相關(guān)第二輛(前車)、第三輛(后車)和自主系統(tǒng)車輛的動(dòng)態(tài)實(shí)體參數(shù)化特征屬性。

    表4 動(dòng)態(tài)實(shí)體參數(shù)化特征屬性

    表中的參數(shù)對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)系是原點(diǎn)在兩條道路之間與第3輛車中心平行的位置,X軸與道路垂直的直角坐標(biāo)系,時(shí)間零點(diǎn)取在自動(dòng)駕駛汽車并入汽車隊(duì)列前的時(shí)刻。顯然,自動(dòng)駕駛汽車并入汽車隊(duì)列的其他可能性還有很多種情況,例如從第3輛或后續(xù)車并入,前述時(shí)空狀態(tài)網(wǎng)格(圖3)清晰顯示了這種動(dòng)態(tài)實(shí)體參數(shù)變化的態(tài)勢,由此將相關(guān)網(wǎng)格點(diǎn)作為動(dòng)態(tài)實(shí)體在其路徑空間-時(shí)間上的可能取值,則可得到表4不同的動(dòng)態(tài)實(shí)體參數(shù)化特征屬性。對(duì)于如何測試所述各類可能的情況或場景,則要依靠下面介紹的組合交互測試方法。

    3.3 組合交互測試方法

    通過上述對(duì)測試驗(yàn)證所需場景的參數(shù)化,使后續(xù)工作集中在如何選擇相應(yīng)參數(shù)并產(chǎn)生合理和更具實(shí)際應(yīng)用價(jià)值場景的方法上。組合交互測試(Combinatorial Interaction Testing)方法是針對(duì)軟件系統(tǒng)中多個(gè)因素(參數(shù))及它們之間相互作用的情況所采取的一種科學(xué)有效的測試方法,旨在使用盡可能少的測試用例達(dá)到較高的錯(cuò)誤檢測效果。

    對(duì)于一個(gè)具有k個(gè)參數(shù)的待測系統(tǒng),如果每個(gè)參數(shù)有n個(gè)取值,則完全測試需要n的k次方個(gè)測試用例,而采用t維組合測試,即其中任意t個(gè)參數(shù)的所有取值組合至少被一個(gè)測試用例覆蓋,也稱為t維組合覆蓋測試,由此生成的測試用例數(shù)比枚舉的方法大幅度減少,實(shí)踐證明其所需要的測試用例數(shù)是按照k的對(duì)數(shù)而不是指數(shù)增長。目前,常用的組合測試方法分為兩大類,即各種貪心算法和啟發(fā)式搜索算法[5-6],上述方法也很容易推廣到處理具有約束的條件的組合測試方法,可見參考文獻(xiàn)[7]。

    在組合測試中,測試用例集合被表示成組合覆蓋矩陣或混合覆蓋矩陣,矩陣中的每一行對(duì)應(yīng)待測系統(tǒng)中的一個(gè)測試用例,每一列代表系統(tǒng)的一個(gè)參數(shù)的不同取值。貪心算法的思想是從空矩陣開始,逐行或逐列擴(kuò)展覆蓋矩陣直到所有t維組合均被覆蓋。常用IPO(In-Parameter-Order)算法就是首先按成對(duì)組合覆蓋測試構(gòu)造前兩個(gè)參數(shù)的所有組合形成一個(gè)初始矩陣,然后按矩陣水平和垂直方向進(jìn)行二維擴(kuò)展,逐步增加參數(shù)列以盡可能覆蓋更多的t維元組,如果仍有t維元組未覆蓋,則進(jìn)一步增加新的測試用例行。啟發(fā)式搜索算法屬于搜索最優(yōu)化問題,在計(jì)算效率上不如前者。

    本文以場景中動(dòng)態(tài)實(shí)體的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃為例,重點(diǎn)說明使用組合測試方法解決多車運(yùn)動(dòng)軌跡的場景生成,并結(jié)合回溯算法處理車與車之間軌跡約束問題。此處仍以圖3給出的場景說明應(yīng)用過程,假設(shè)前車已有行車路線形成組合覆蓋矩陣CA的一個(gè)結(jié)點(diǎn)(列)或稱為路徑-時(shí)間元組,在此基礎(chǔ)上通過水平擴(kuò)展增加屬于后車的結(jié)點(diǎn),由其軌跡規(guī)劃根據(jù)前車軌跡產(chǎn)生的相關(guān)約束條件確定當(dāng)前軌跡,但從測試角度可以通過簡單的網(wǎng)格路徑搜索和模式匹配方法(Brute force method)[8]計(jì)算出所有可能的軌跡。在理想的情況下,最好前車只有一條軌跡線路,由此產(chǎn)生了約束條件區(qū)域并給后車所屬新元組規(guī)劃出相應(yīng)軌跡線路。如果無法獲得后車軌跡,則前車的軌跡需要重新計(jì)算,然后重復(fù)計(jì)算后車的軌跡線路,重復(fù)此過程直到能夠獲取最終解決方案。當(dāng)然,上述過程可以推廣到n個(gè)車輛的情況,如圖4所示。

    圖4 n個(gè)動(dòng)態(tài)實(shí)體運(yùn)動(dòng)規(guī)劃的組合測試用例生成

    圖4 中實(shí)心圓代表已覆蓋的軌跡,圓環(huán)代表當(dāng)前可行軌跡,而圓圈是尚未經(jīng)過測試的未覆蓋軌跡。由此可知,參數(shù)組合僅包括部分動(dòng)態(tài)實(shí)體而不是全部的情況下,即使得到了相應(yīng)軌跡線路的組合場景,回溯算法仍需要繼續(xù)尋求包括其它動(dòng)態(tài)實(shí)體的組合場景,這實(shí)際上是一個(gè)逐步由局部到全局場景的組合過程。為使動(dòng)態(tài)實(shí)體的軌跡規(guī)劃更接近于真實(shí)情況,可采用文獻(xiàn)[9]中提出的軌跡規(guī)劃預(yù)測模型,它能很好模仿人的駕駛行為產(chǎn)生的軌跡線路。

    3.4 測試與驗(yàn)證自動(dòng)化

    類似于車載導(dǎo)航系統(tǒng)的情況,通過實(shí)驗(yàn)室仿真測試開發(fā)系統(tǒng)可以針對(duì)實(shí)際場景開展虛擬測試與驗(yàn)證,并將測試與驗(yàn)證結(jié)果傳輸給車載測試系統(tǒng),以便在自動(dòng)駕駛過程中提供安全決策信息。對(duì)于行車過程中車載測試系統(tǒng)當(dāng)前未經(jīng)過測試與驗(yàn)證覆蓋的部分區(qū)域和態(tài)勢,通常情況下會(huì)自動(dòng)保存并及時(shí)傳輸給實(shí)驗(yàn)室開展測試與驗(yàn)證,然后再由其統(tǒng)一發(fā)布更新車載測試系統(tǒng)信息。在理想情況下,上述未經(jīng)測試與驗(yàn)證部分區(qū)域態(tài)勢可以直接由本車車載測試系統(tǒng)利用已有加載的仿真測試資源(典型道路、場景和相關(guān)仿真模型)在空閑時(shí)自動(dòng)開展測試與驗(yàn)證工作,所謂“空閑”是指車輛未在行駛過程中但仍處在加電狀態(tài),例如:車輛處在停駛的充電過程中。實(shí)際上,類似仿真測試與驗(yàn)證需要耗費(fèi)大量時(shí)間和計(jì)算資源,如果所有自動(dòng)駕駛車輛均能夠按此執(zhí)行,并將結(jié)果自動(dòng)傳輸給實(shí)驗(yàn)室測試開發(fā)系統(tǒng)進(jìn)一步綜合和測試與驗(yàn)證并發(fā)布,那么這樣一種自動(dòng)化處理方式是極為合理,而且利用前述的虛擬測試與驗(yàn)證方法可以實(shí)現(xiàn)其自動(dòng)化過程。

    特別指出,自動(dòng)駕駛系統(tǒng)實(shí)際路試的結(jié)果對(duì)虛擬測試與驗(yàn)證也是非常重要,通過其驗(yàn)證數(shù)據(jù)可以對(duì)典型道路、場景和相關(guān)仿真模型進(jìn)行驗(yàn)證和更新,以彌補(bǔ)虛擬測試與驗(yàn)證由于簡化對(duì)結(jié)果帶來的影響。同樣,實(shí)際路試結(jié)果也是測試與驗(yàn)證空間中被覆蓋的組成部分,兩種測試與驗(yàn)證方式缺一不可且相輔相成[10]。隨著自動(dòng)駕駛級(jí)別的不斷提高(L2~L5),虛擬測試與驗(yàn)證結(jié)果在測試與驗(yàn)證空間被覆蓋的比重將占有絕對(duì)的優(yōu)勢。

    4 結(jié)論

    本文探討了針對(duì)復(fù)雜環(huán)境下自動(dòng)駕駛系統(tǒng)和軟件的虛擬測試驗(yàn)證方法,給出了車載和實(shí)驗(yàn)室仿真測試驗(yàn)證系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)和相關(guān)實(shí)現(xiàn)方法,為進(jìn)一步基于實(shí)際系統(tǒng)開展研究和系統(tǒng)開發(fā)打下了良好基礎(chǔ)。對(duì)于建立實(shí)驗(yàn)室條件下的虛擬測試驗(yàn)證系統(tǒng),目前應(yīng)該已具備成熟的基礎(chǔ)條件;而對(duì)于車載測試系統(tǒng)必須要結(jié)合實(shí)際自動(dòng)駕駛系統(tǒng)及其軟硬件資源開展設(shè)計(jì)開發(fā)工作,并進(jìn)一步解決其中涉及的海量態(tài)勢信息的存儲(chǔ)、態(tài)勢相似性判別、大規(guī)?;旌蠄鼍暗臏y試驗(yàn)證方法及其自動(dòng)化等。相信在未來,隨著自動(dòng)駕駛系統(tǒng)逐步進(jìn)入實(shí)用階段,車載虛擬測試系統(tǒng)也可以像當(dāng)今的車載導(dǎo)航一樣應(yīng)運(yùn)而生并得到普及。

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