基于复杂度的自动驾驶场景测试用例生成方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于复杂度的自动驾驶场景测试用例生成方法及系统，方法包括：获取目标数据；根据目标数据，得到对应目标数据的复杂度数据；对复杂度数据进行排序，并对排序后的复杂度数据进行分类；基于分类后的复杂度数据，利用贝叶斯定理对选定类别的复杂度数据对应的目标数据进行转换，得到离散数据；对离散数据进行核密度估计，得到对应类别复杂度数据的测试用例。本发明专利技术通过对复杂度数据进行分类，以便于对不同级别复杂度数据对应的目标数据进行数据转换，并对转换后的数据进行核密度估计，从而便于根据不同级别的复杂度生成相应的测试用例，提高测试效率和准确度，帮助生产更安全的自动驾驶汽车。更安全的自动驾驶汽车。更安全的自动驾驶汽车。

【技术实现步骤摘要】
基于复杂度的自动驾驶场景测试用例生成方法及系统


[0001]本专利技术涉及智能驾驶
，尤其涉及一种基于复杂度的自动驾驶场景测试用例生成方法及系统。

技术介绍

[0002]自动驾驶系统指的是通过机器帮助人进行驾驶，以及在特殊情况下完全取代人驾驶的系统。车辆由自动驾驶系统控制，能够在某些情况下避免人类驾驶员存在的缺陷。对自动驾驶系统中的车辆，需要进行大量的自动驾驶测试，以保证自动驾驶的安全性。除了自动驾驶系统本身的稳定性之外，复杂的交通状况和车辆的意外行为等都会影响自动驾驶的安全性。
[0003]传统测试用例在编写测试用例时，仅通过调整参数以生成大量测试用例，未考虑到复杂的交通状况和车辆的意外行为等复杂场景，以致生成的测试用例的测试准确度较差，另外，由于测试用例的生成大多需要通过工作人员人工对复制的测试用例进行参数调整，需要工作人员进行较多的重复劳动，费时费力，以致测试效率较差。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种基于复杂度的自动驾驶场景测试用例生成方法及系统，用以解决现有技术中由于测试实例的生成未考虑复杂度以致自动驾驶场景测试准确度较差的缺陷，提高测试效率和测试准确度。
[0005]本专利技术提供一种基于复杂度的自动驾驶场景测试用例生成方法，包括：获取目标数据；根据所述目标数据，得到对应所述目标数据的复杂度数据；对所述复杂度数据进行排序，并对排序后的复杂度数据进行分类；基于分类后的复杂度数据，利用贝叶斯定理对选定类别的复杂度数据对应的目标数据进行转换，得到离散数据；对所述离散数据进行核密度估计，得到对应类别复杂度数据的测试用例。
[0006]根据本专利技术提供的一种基于复杂度的自动驾驶场景测试用例生成方法，对所述离散数据进行核密度估计，得到对应类别复杂度数据的测试用例，包括：基于预设核函数选择规则和带宽选择规则，选择相应核函数和带宽；根据所述核函数和所述带宽，对所述离散数据进行核密度估计，得到对应类别复杂度数据的密度函数；根据所述密度函数，生成对应类别复杂度数据的测试用例。
[0007]根据本专利技术提供的一种基于复杂度的自动驾驶场景测试用例生成方法，所述基于预设核函数选择规则和带宽选择规则，选择相应核函数和带宽，包括：根据所述离散数据的个数、所述离散数据的维度和所述离散数据的标准差，得到带宽；基于核函数选择规则，选择高斯核，并根据所述带宽得到核函数。
[0008]根据本专利技术提供的一种基于复杂度的自动驾驶场景测试用例生成方法，所述获取目标数据，包括：获取原始数据；基于可变参数，对所述原始数据进行标注，得到标注数据。
[0009]根据本专利技术提供的一种基于复杂度的自动驾驶场景测试用例生成方法，在得到所
述标注数据之后，还包括：对所述标注数据进行插值处理，得到常频时间序列数据，作为目标数据；和/或，对所述标注数据进行平滑处理。
[0010]根据本专利技术提供的一种基于复杂度的自动驾驶场景测试用例生成方法，在获取所述目标数据之后，还包括：基于预设移动平均窗，对所述目标数据进行平均。
[0011]本专利技术还提供一种基于复杂度的自动驾驶场景测试用例生成系统，包括：数据获取模块，获取目标数据；复杂度获取模块，根据所述目标数据，得到对应所述目标数据的复杂度数据；分类模块，对所述复杂度数据进行排序，并对排序后的复杂度数据进行分类；数据转换模块，基于分类后的复杂度数据，利用贝叶斯定理对选定类别的复杂度数据对应的目标数据进行转换，得到离散数据；测试用例生成模块，对所述离散数据进行核密度估计，得到对应类别复杂度数据的测试用例。
[0012]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述基于复杂度的自动驾驶场景测试用例生成方法的步骤。
[0013]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于复杂度的自动驾驶场景测试用例生成方法的步骤。
[0014]本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于复杂度的自动驾驶场景测试用例生成方法的步骤。
[0015]本专利技术提供的基于复杂度的自动驾驶场景测试用例生成方法及系统，通过对复杂度数据进行分类，以便于对不同级别复杂度数据对应的目标数据进行数据转换，并对转换后的数据进行核密度估计，从而便于根据不同级别的复杂度生成相应的测试用例，提高测试效率和准确度，帮助生产更安全的自动驾驶汽车。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0017]图1是本专利技术提供的基于复杂度的自动驾驶场景测试用例生成方法的流程示意图；
[0018]图2是本专利技术提供的基于复杂度的自动驾驶场景测试用例生成系统的结构示意图；
[0019]图3是本专利技术提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0020]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0021]图1示出了本专利技术的一种基于复杂度的自动驾驶场景测试用例生成方法的流程示意图，该方法包括：
[0022]S11，获取目标数据；
[0023]S12，根据目标数据，得到对应目标数据的复杂度数据；
[0024]S13，对复杂度数据进行排序，并对排序后的复杂度数据进行分类；
[0025]S14，基于分类后的复杂度数据，利用贝叶斯定理对选定类别的复杂度数据对应的目标数据进行转换，得到离散数据；
[0026]S15，对离散数据进行核密度估计，得到对应类别复杂度数据的测试用例。
[0027]需要说明的是，本说明书中的S1N不代表基于复杂度的自动驾驶场景测试用例生成方法的先后顺序，下面具体描述本专利技术的基于复杂度的自动驾驶场景测试用例生成方法。
[0028]步骤S11，获取目标数据。
[0029]需要说明的是，为了了解每个可变参数对最终复杂度的影响，并基于影响关系生成测试用例，获取的目标数据应该简单且只在可变参数中变化，以便于后续生成更准确的测试用例，因此，获取目标数据，包括：获取原始数据；基于可变参数，对原始数据进行标注，得到标注数据。
[0030]在本实施例中，目标数据包括但不限于每一个采样周期内主车的位置及航向信息、所有运动目标的速度及加速度信息、以及相对于主车的位置及航向信息等。
[0031]举例而言，原本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于复杂度的自动驾驶场景测试用例生成方法，其特征在于，包括：获取目标数据；根据所述目标数据，得到对应所述目标数据的复杂度数据；对所述复杂度数据进行排序，并对排序后的复杂度数据进行分类；基于分类后的复杂度数据，利用贝叶斯定理对选定类别的复杂度数据对应的目标数据进行转换，得到离散数据；对所述离散数据进行核密度估计，得到对应类别复杂度数据的测试用例。2.根据权利要求1所述的基于复杂度的自动驾驶场景测试用例生成方法，其特征在于，对所述离散数据进行核密度估计，得到对应类别复杂度数据的测试用例，包括：基于预设核函数选择规则和带宽选择规则，选择相应核函数和带宽；根据所述核函数和所述带宽，对所述离散数据进行核密度估计，得到对应类别复杂度数据的密度函数；根据所述密度函数，生成对应类别复杂度数据的测试用例。3.根据权利要求2所述的基于复杂度的自动驾驶场景测试用例生成方法，其特征在于，所述基于预设核函数选择规则和带宽选择规则，选择相应核函数和带宽，包括：根据所述离散数据的个数、所述离散数据的维度和所述离散数据的标准差，得到带宽；基于核函数选择规则，选择高斯核，并根据所述带宽得到核函数。4.根据权利要求1所述的基于复杂度的自动驾驶场景测试用例生成方法，其特征在于，所述获取目标数据，包括：获取原始数据；基于可变参数，对所述原始数据进行标注，得到标注数据。5.根据权利要求4所述的基于复杂度的自动驾驶场景测试用例生成方法，其特征在于，在得到所述标注数据之后，...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶晨桦，张舒益，张泰培，胡洁义，
申请(专利权)人：际络科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：