基于组合测试的自动驾驶测试场景组合泛化生成

基于组合测试的自动驾驶测试场景组合泛化生成

陈波

安徽江淮汽车集团股份有限公司 安徽省合肥市 230000

摘要：随着自动驾驶技术的迅猛发展，测试其安全性和可靠性变得尤为重要。传统的测试方法在面对复杂多变的驾驶环境时往往显得捉襟见肘，难全面覆盖各种可能的场景。提出一种基于组合测试的自动驾驶测试场景组合泛化生成方法。引入组合测试技术，系统地生成多种测试场景，提高测试覆盖率和效率。介绍组合测试的基本概念和方法，探讨自动驾驶测试场景的重要性，详细阐述基于组合测试的场景生成方法。对未来研究方向进行了展望。该方法在自动驾驶测试场景的生成中具有显著优势，可为自动驾驶系统的安全性验证提供有力支持。

关键词：自动驾驶，组合测试，测试场景，泛化生成

随着人工智能和自动化技术的快速发展，自动驾驶技术逐渐成为未来交通系统的重要组成部分。保证自动驾驶车辆在各种复杂环境中安全可靠地运行是一个巨大的挑战。传统的测试方法通常依赖于实际道路测试和模拟测试，这耗时耗力，而且难以全面覆盖所有可能的驾驶场景。有效地生成和验证各种测试场景，成为当前自动驾驶研究中的一个重要课题。

基于组合测试的自动驾驶测试场景组合泛化生成方法，系统地生成多种测试场景，提高了测试覆盖率和效率。该方法可以大大减少测试所需的时间和成本，还能够有效发现潜在的系统缺陷，提高自动驾驶系统的安全性和可靠性。在引入组合测试技术，提出一种新的自动驾驶测试场景生成方法，应对现有测试方法的不足，为自动驾驶技术的进一步发展提供理论和实践支持。

一、组合测试的基本概念与方法

（一）组合测试的定义

组合测试是一种系统化的方法，组合多个输入变量的不同取值，生成测试用例，最大限度地覆盖可能的测试场景。其核心思想是通过选择和排列输入变量的不同取值，检测系统在不同组合下的行为和性能。组合测试的目标是以较少的测试用例数量，达到尽可能高的测试覆盖率，有效发现系统中的潜在缺陷[1]。

（二）组合测试在软件测试中的应用

组合测试，生成大量的测试用例，覆盖不同输入变量的所有可能组合。这种方法可以有效提高测试覆盖率，还能够发现传统测试方法难以捕捉的边界条件和异常情况。例如，在自动驾驶系统的测试中，组合不同的环境条件、交通状况和车辆状态，全面评估系统的安全性和可靠性。

（三）组合测试方法的分类与原理

常见的方法包括穷举法、对角线法和伪随机法。穷举法是最直接的方法，枚举所有可能的变量组合来生成测试用例，虽然覆盖率高，随着变量数量和取值范围的增加，测试用例数量会呈指数增长。对角线法选择变量的典型取值，生成覆盖主要交互效果的测试用例，减少测试用例数量但仍能保持较高的覆盖率。伪随机法利用随机生成变量组合，模拟真实使用场景，适用于大规模测试。

组合测试还包括一些优化技术，如因子分析和约束处理。因子分析用于识别对系统行为影响最大的变量组合，集中测试这些关键组合，提高测试效率。约束处理则通过考虑变量之间的依赖关系，生成合法且有效的测试用例，避免无效测试。

二、自动驾驶测试场景的重要性

（一）自动驾驶技术的发展现状

自动驾驶技术在过去几年里取得了显著进展，许多科技公司和汽车制造商纷纷投入巨资进行研发。先进的传感器技术、人工智能算法和高性能计算硬件的结合，使得自动驾驶车辆在一定条件下已经能够实现部分自动化驾驶。保障这些车辆在复杂、多变的实际交通环境中安全可靠地运行，仍然是一个急需解决的难题。

（二）测试场景在自动驾驶系统中的作用

自动驾驶系统需要在各种可能的驾驶环境下进行测试，验证其对不同交通状况、道路条件和突发事件的响应能力。一个全面、真实的测试场景模拟各种复杂情况，帮助开发者识别和修复系统中的潜在缺陷。测试场景的验证，保障自动驾驶车辆在现实中能够安全运行，避免因系统故障导致的交通事故[2]。

（三）现有自动驾驶测试方法的不足

传统的测试方法主要依赖于实际道路测试和模拟测试。实际道路测试虽然能够提供真实的驾驶数据，但其过程耗时长、成本高且存在安全风险。模拟测试虽然在受控环境下进行大量测试，但其场景的复杂性和多样性往往不足，难以全面覆盖所有可能的实际情况。现有测试方法往往缺乏系统性和覆盖率，难检测到一些边界条件和极端情况下的系统表现。

克服这些不足，研究人员开始探索基于组合测试的方法，系统化地生成多种测试场景，提高测试覆盖率和效率。这种方法减少测试时间和成本，还能够更全面地验证自动驾驶系统的安全性和可靠性。引入组合测试技术，有效弥补现有测试方法的不足，为自动驾驶技术的发展提供更加坚实的保障。

三、基于组合测试的场景生成方法

（一）场景生成的基本流程

需要定义测试场景的参数和变量。这些参数可以包括天气条件、道路类型、交通流量、行人行为等。根据这些参数生成初始场景组合。采用组合测试技术，排列和组合不同参数的取值，生成大量可能的场景组合。对这些初始组合进行筛选和优化，剔除不符合实际情况或冗余的组合，得到一组具有代表性和覆盖率高的测试场景。将生成的测试场景输入到自动驾驶测试平台，进行仿真和验证。

（二）组合测试在场景生成中的应用

系统地排列组合各个测试参数，保障生成的场景能够覆盖尽可能多的实际驾驶情况，减少测试盲点。例如，组合不同的天气条件和道路状况，生成雨天、雪天、晴天等各种天气下的测试场景，评估自动驾驶系统在不同天气条件下的表现。组合测试还可以模拟各种突发事件，如行人突然横穿马路、前车急刹车等，测试系统的应急处理能力。

（三）泛化生成的优势与挑战

泛化生成优势在于能够生成大量具有多样性和代表性的测试场景，覆盖不同的驾驶环境和情况。泛化生成，评估自动驾驶系统的稳健性和适应性，保障其在各种复杂条件下的可靠性。泛化生成也面临一些挑战。计算复杂度问题，随着参数和变量数量的增加，生成的场景组合数量会呈指数增长，导致计算和存储的开销增加。场景的现实性和有效性问题，生成的场景需要与实际驾驶情况相符，避免生成不切实际或无效的场景，这就需要对场景进行合理的筛选和优化[3]。

四、案例分析与实验结果

（一）案例介绍

选择了一个典型的自动驾驶场景测试案例来验证基于组合测试的场景生成方法的有效性。案例涉及在城市环境中进行自动驾驶车辆的综合测试，包括各种天气条件、交通状况和突发事件的模拟。

（二）实验环境与配置

实验环境设置在一个高性能计算集群上，采用了先进的自动驾驶仿真平台，能够真实地再现复杂的城市交通环境。测试参数包括天气状况（晴天、雨天、雪天等）、道路类型（主干道、次干道、交叉路口等）、交通密度（低、中、高）以及突发事件（如行人突然横穿、前车急刹等）。保障测试的全面性和代表性，采用了组合测试技术生成了数百个不同的场景组合。

在实验过程中，自动驾驶车辆在每个生成的测试场景中进行行驶，并记录其表现数据。这些数据包括车辆的行驶轨迹、速度变化、避障反应时间、紧急刹车次数等。对这些数据的分析，评估自动驾驶系统在不同场景下的表现。

（三）实验结果与分析

基于组合测试生成的测试场景显著提高了测试覆盖率。相比传统方法，测试发现了更多的系统潜在缺陷，在复杂和极端条件下的表现。例如，在雨天交叉路口高交通密度的场景中，系统多次出现了误判行人行为的情况，这些情况在传统测试中未曾发现。组合测试生成的场景，能够更全面地评估系统的应急处理能力和稳定性，验证了该方法的有效性。

结语：

实验也揭示了一些局限性。场景生成的复杂性和多样性，计算资源的消耗显著增加，在高维度参数组合的情况下。保障生成场景的现实性和有效性也是一个挑战，需要进一步的优化和改进。

尽管本研究取得了积极成果，但场景生成的计算复杂度较高，现实性和有效性仍需验证。未来研究将优化算法、引入更多实际道路数据，探索在大规模真实环境中的应用，提升自动驾驶系统的测试效率和可靠性。

一种基于组合测试的自动驾驶测试场景生成方法被提出，案例分析和实验验证，其显著提高了测试覆盖率和有效性。虽然存在挑战，随着进一步优化，该方法有望广泛应用，推动自动驾驶技术的发展。

参考文献

[1] 李文礼,李超,张祎楠,等.面向自动驾驶测试场景生成的博弈神经网络算法[J/OL].计算机工程与应用,1-13[2024-07-04].

[2] 卢寒飞.面向无人驾驶汽车的交叉路口仿真场景重构研究[D].西华大学,2023.

[3] 孔德成.智能汽车自动泊车策略设计与测试研究[D].吉林大学,2023.