整体测试自动驾驶：模糊识别与驾驶质量指导

"自动驾驶的系统整体测试和驾驶质量指导的模糊识别" 在自动驾驶技术日益发展的今天，确保其安全性与可靠性成为了至关重要的任务。本文着重探讨了如何通过整体测试和模糊识别方法来检测并解决自动驾驶系统中的潜在错误。模糊识别是一种有效的黑盒测试技术，它通过输入大量随机或边界条件的数据，来探测软件系统可能存在的漏洞。 自动驾驶系统通常由多个层次组成，包括感知层、决策层和执行层等，每一层都可能隐藏着安全关键的错误。传统的测试方法主要集中在单个层的白盒测试，而忽略了跨层交互可能引发的问题。DrivEFUZZ框架的提出，旨在填补这一空白，它专注于测试整个驾驶系统在真实环境中的表现，而不是孤立地考虑各个层。 DrivEFUZZ利用高保真驾驶模拟器生成并改变驾驶场景，以模拟实际道路条件下的各种情况。这个框架的关键在于，它基于真实的交通规则构建驾驶测试预言机，以检测可能导致安全问题的行为。同时，它结合了驾驶质量度量，如车辆的物理状态，来引导模糊器更有效地定位和暴露潜在错误。 在实际应用中，DrivEFUZZ在Autoware和CARLA的BehaviorAgent两个自动驾驶系统中发现了30个新错误，并在CARLA模拟器中额外发现了3个错误。这些发现强调了整体测试的必要性，因为即使在先进的自动驾驶系统中，也可能存在未被发现的漏洞。 对这些错误的深入分析揭示了它们可能带来的安全风险，攻击者可能会利用这些漏洞在现实世界中制造严重事故。因此，DrivEFUZZ的研究成果不仅有助于提高自动驾驶系统的安全性，也为未来测试策略的改进提供了方向，推动了整个行业的安全标准提升。 此外，该研究还强调了学术界与产业界的紧密合作，共同确保自动驾驶技术的安全性和可靠性。研究成果的开放共享也体现了学术界对知识传播的承诺，允许教育和研究用途的复制和分发，只要不用于商业目的。 总结来说，"自动驾驶的系统整体测试和驾驶质量指导的模糊识别"这一主题突出了整体系统测试的重要性，以及模糊识别在发现和预防自动驾驶系统错误中的作用。DrivEFUZZ框架的提出，为业界提供了一个强大的工具，以应对自动驾驶安全性的挑战。