【摘 要】
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自动驾驶系统的安全问题一直以来受到广泛关注。自动驾驶汽车在进入现实道路行驶之前,必须经过充分的测试。传统的汽车道路测试代价高,且难以对自动驾驶系统的安全性进行较为完备的测试。为了应对这些挑战,工业界和学术界提出了基于虚拟场景的仿真测试方法,通过搜索具有挑战性的场景（即关键场景）,暴露自动驾驶系统存在的缺陷和不足。传统的基于搜索方法的关键场景生成技术,存在以下问题:（1）生成的关键场景相似度较高,能
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自动驾驶系统的安全问题一直以来受到广泛关注。自动驾驶汽车在进入现实道路行驶之前,必须经过充分的测试。传统的汽车道路测试代价高,且难以对自动驾驶系统的安全性进行较为完备的测试。为了应对这些挑战,工业界和学术界提出了基于虚拟场景的仿真测试方法,通过搜索具有挑战性的场景（即关键场景）,暴露自动驾驶系统存在的缺陷和不足。传统的基于搜索方法的关键场景生成技术,存在以下问题:（1）生成的关键场景相似度较高,能够发现的自动驾驶系统安全性违规较少;（2）测试过程中,需要多次、重复地连接自动驾驶系统并重置模拟器的虚拟场景,造成仿真测试过程中大量的非必要时间消耗,影响了自动驾驶系统的测试效率。为了解决上述问题,论文提出一种基于进化搜索的关键场景生成方法,使用多目标遗传算法来优化参与者行为的搜索方向,诱导自动驾驶系统出现违反安全性规范的行驶动作。为了更有效地暴露自动驾驶系统的安全性违规,在方法中引入了复合行为,提高了场景中NPC车辆对自动驾驶车辆（即主车）的干扰;为了发现更多类型的安全性违背情况,定义了多目标的适应度函数,用于选择高风险潜力的场景并指导场景之间的交叉和变异,在提高场景挑战性的同时,降低了生成场景的相似度。为了提高测试效率,设计了时空连续的测试执行方法,采用并行执行搜索过程生成场景;在测试过程中对场景初始化的坐标进行转换,实现了不同场景间的持续执行,减少了自动驾驶系统重连与模拟器重置的次数。最后基于上述关键技术的研究结果,设计并实现了自动驾驶仿真测试的关键场景生成工具。实验结果表明,与现有的方法和工具相比,本文所提出的方法在相同时间内产生更多的安全性违背自动驾驶场景,并且发现了自动驾驶系统中更多类型的安全性违背问题。
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