[發明專利]一種自動駕駛測試用例自動生成方法和裝置

在審

• 申請號: 201910913474.8
• 申請日: 2019-09-25
• 公開（公告）號: CN110716529A
• 公開（公告）日: 2020-01-21
• 發明（設計）人: 李森林;周風明;郝江波;鄒元杰
• 申請（專利權）人: 武漢光庭信息技術股份有限公司
• 主分類號: G05B23/02
• 分類號: G05B23/02
• 代理公司: 42242 武漢藍寶石專利代理事務所(特殊普通合伙)
• 代理人: 王振宇

1.一種自動駕駛測試用例自動生成方法，其特征在于，包括：

獲取自動駕駛實際行駛數據中各因素、因子的權重，并基于Pairwise算法對所述因素、因子進行重新排序，獲得最優測試場景用例。

2.根據權利要求1所述的自動駕駛測試用例自動生成方法，其特征在于，獲取自動駕駛實際行駛數據中各因素、因子的權重，具體包括：

獲取自動駕駛實際行駛數據，并對所述自動駕駛實際行駛數據中的因素、因子進行分類提取；基于熵值法獲取各因素、因子的權重。

3.根據權利要求2所述的自動駕駛測試用例自動生成方法，其特征在于，基于熵值法獲取各因素、因子的權重，具體包括：

基于熵值法獲取每個因素、因子的離散程度，將N個因素和M個因子用矩陣A以及N*M來表示最大組合數量：

上式中，i＝1,2,…,n；j＝1,2,…,m；X_ij為矩陣A中第i行第j列的值；獲取第j列的指標下第i個因子的比重：

第j列指標的熵值公式：

第j列指標的差異系數公式：

g_j＝1-e_j

得到第j列指標的權重：

4.根據權利要求2所述的自動駕駛測試用例自動生成方法，其特征在于，所述因素包括自動駕駛典型場景中的對象、路況、環境和行為；

所述因子為各因素的參數信息或屬性信息。

5.根據權利要求4所述的自動駕駛測試用例自動生成方法，其特征在于，所述對象包括自動駕駛典型場景中出現的其他人或車，以及其他影響行駛決策的或所有可自主運動的物體或動物；

所述路況為道路的特征以及交通管制的特征；

所述環境為自動駕駛典型場景中可變化的、依靠外界實時傳輸給自動駕駛汽車的環境因素；

所述行為為自動駕駛汽車本身的駕駛行為。

6.根據權利要求2所述的自動駕駛測試用例自動生成方法，其特征在于，并基于Pairwise算法對所述因素、因子進行重新排序，具體包括：

基于預設的自動駕駛規則制定測試場景排除規則，基于Pairwise算法對所述因素和所述因子進行重新組合，基于預設的不合理場景排除規則進行不合理場景排除，并基于所述因子的權重對組合后的測試場景用例進行最優篩選，得到最優測試場景用例。

7.一種自動駕駛測試用例自動生成裝置，其特征在于，包括篩選模塊和最優測試場景用例生成模塊；

所述篩選模塊，用于獲取自動駕駛實際行駛數據中各因素、因子的權重；

所述最優測試場景用例生成模塊，用于基于Pairwise算法對所述因素、因子進行重新排序，獲得最優測試場景用例。

8.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述程序時實現如權利要求1至6任一項所述方法的步驟。

9.一種非暫態計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至6任一項所述方法的步驟。