自动驾驶文献阅读：《BehAVExplor: Behavior Diversity Guided Testing for AutonomousDriving Systems》

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VIP免费原创 2024-08-11 18:23:17 1.2k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

自动驾驶文献学习《A Survey of Autonomous Driving: Common Practices and Emerging Technologies》这是一篇有关于自动驾驶的综述性很强的论文，发布于2020年4月。全文系统地介绍了自动驾驶系统的发展历史及发展现状，阐述了自动驾驶系统目前面临的困难与挑战，然后依次从自动驾驶系统框架、传感器分类、地图定位、信息感知与评估、路径规划等多个方面，分析比较了现有研究技术方法的优势和不足阅读详情

写在前面

这篇文章主要是对于《BehAVExplor: Behavior Diversity Guided Testing for Autonomous Driving Systems》这篇科研性质的文献进行阅读与总结。文章于2023年7月17日至21日发表于ACM SIGSOFT国际软件测试与分析研讨会（ISSTA '23，CCF-A），主要介绍了一种新颖的行为引导模糊测试技术，设计出一种名为BehAVExplor的系统，旨在提高自动驾驶系统测试的多样性和有效性。总体来看，所选文章在自动驾驶系统测试领域提供了创新的视角和方法，对于提高系统安全性具有重要的研究价值。

笔者因为对自动驾驶系统测试技术的研究兴趣选取了这篇论文，如果你是自动驾驶、软件测试或相关安全领域的研究人员，可能会有一定的借鉴意义。

关键词：自动驾驶系统；行为多样性；场景生成；模糊测试；安全仿真

原文链接：doi: 10.1145/3597926.3598072

摘要

对自动驾驶系统（ADS）进行测试是确保自动驾驶车辆可靠性和安全性的关键任务。现有的方法主要集中在搜索安全违规行为，而忽略了生成测试用例的多样性，这可能导致生成许多冗余的测试用例和失败，进而降低测试性能并增加故障分析成本。

在本文中，作者提出了一种新的行为引导模糊测试技术（BehAVExplor），用于探索测试中自动驾驶车辆（即由被测试的ADS控制的车辆）的不同行为，并检测多样化的违规行为。具体来说，设计了一个高效的无监督模型，称为BehaviorMiner，用于表征自动驾驶车辆的行为。BehaviorMiner从给定场景中提取时间特征，并执行基于聚类的抽象，将具有相似特征的行为分组到抽象状态中。如果一个新的测试用例触发了新的行为（例如，覆盖了新的抽象状态），它将被添加到种子语料库中。由于行为多样性和一般违规反馈之间可能存在冲突，我们进一步提出了一种能量机制来指导种子选择和变异。种子的能量量化了它的表现有多好。我们在Apollo（一个工业级的ADS）和LGSVL模拟环境中对BehAVExplor进行了评估。实证评估结果表明，BehAVExplor可以有效地找到比现有技术更多样化的违规行为。

研究背景

ADS仿真测试

ADS测试方法主要分为两类：道路测试和基于仿真的测试。虽然道路测试对于确保自动驾驶车辆（AVs）在现实世界中的安全性是不可或缺的，但其成本通常较高，且难以全面覆盖自动驾驶车辆需要安全应对的各种情况（例如，不同的事故场景）。与此相比，基于高保真仿真器的测试（如LGSVL和CARLA），允许开发人员和工程师系统地评估ADS在可能遇到的更广泛具体场景中的表现。然而，由于道路条件的开放性和不可预测性，例如天气、交通流量和车辆行为，存在无限的具体场景，这就构成了AV测试的一个关键挑战：如何有效地发现这些不同的场景。

为了高效地生成关键场景，研究者们已经提出了多种ADS测试方法，包括数据驱动方法、Agent模型和引导搜索方法。这些方法通常设计风险评估指标，比如碰撞时间和停车距离比例，以指导关键场景的生成。尽管如此，现有技术主要集中于发现失败场景（即违规情况），而对于生成场景的多样性考虑不足。一些有潜力生成新的关键场景并导致新的违规行为的种子测试用例被忽视了，限制了测试的有效性并增加了故障分析的成本。