【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于软件测试，具体涉及一种面向自动驾驶系统配置缺陷的反馈模糊测试方法。
技术介绍
1、自动驾驶系统ads是一种高度集成的复杂系统，其运作是依赖于感知、决策、控制和定位等关键技术模块和配置参数的协同作用。感知模块通过激光雷达、摄像头、雷达等高精度传感器，去实时捕捉并分析车辆周围的环境信息，包括障碍物、交通标志、行人、其他车辆及道路状况等。这些配置参数涵盖了传感器设置、控制算法、路径规划、通信协议等多个方面。由于配置项的多样性和复杂性，配置错误可能导致系统性能下降甚至引发严重的安全事故。例如，传感器配置错误可能导致环境感知失效，进而影响决策系统的准确性；控制算法参数设置不当可能导致车辆产生不合理的驾驶行为，如急加速、急刹车或异常转向。因此，如何有效检测和修复自动驾驶系统中的配置缺陷，成为确保其安全性和可靠性的关键问题。
2、目前，针对软件系统的配置缺陷检测技术主要分为静态分析和动态测试两类。静态分析技术通过分析源代码或配置文件提取配置约束，但其结果往往存在误报和漏报问题，且无法捕捉程序运行时的动态行为。动态测试技术（如...
【技术保护点】
1.一种面向自动驾驶系统配置缺陷的反馈模糊测试方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种面向自动驾驶系统配置缺陷的反馈模糊测试方法，其特征在于，所述的S1中，生成配置参数信息集合的过程为：
3.根据权利要求1所述的一种面向自动驾驶系统配置缺陷的反馈模糊测试方法，其特征在于，所述的S2中，获取配置参数的合法约束的过程为：
4.根据权利要求3所述的一种面向自动驾驶系统配置缺陷的反馈模糊测试方法，其特征在于，自动识别后续处理代码段是否为错误处理代码段时，基于错误处理代码段的多种识别特征进行自动判定，识别特征包括：
...【技术特征摘要】
1.一种面向自动驾驶系统配置缺陷的反馈模糊测试方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种面向自动驾驶系统配置缺陷的反馈模糊测试方法，其特征在于，所述的s1中，生成配置参数信息集合的过程为：
3.根据权利要求1所述的一种面向自动驾驶系统配置缺陷的反馈模糊测试方法，其特征在于，所述的s2中，获取配置参数的合法约束的过程为：
4.根据权利要求3所述的一种面向自动驾驶系统配置缺陷的反馈模糊测试方法，其特征在于，自动识别后续处理代码段是否为错误处理代码段时，基于错误处理代码段的多种识别特征进行自动判定，识别特征包括：
5.根据权利要求1所述的一种面向自动驾驶系统配置缺陷的反馈模糊测试方法，其特征在于，所述的s3中，采用有界随机生成算法，生成初始测试用例，表示为：
6.根据权利要求1所述的一种面向自动驾驶系统配置缺陷的反馈模糊测试方法，其特征在于，所述的s3中，初始测试用例为遗传算法优化的起点，在遗传算法的迭代进化过程中，利用变异操作与交叉操作不断优化种...
【专利技术属性】
技术研发人员：李焕焕，于潇，刘今朝，张艳秋，李笑宇，李元章，谭毓安，
申请(专利权)人：山东理工大学，
类型：发明
国别省市：
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