[发明专利]自动驾驶测试用例生成方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种自动驾驶测试用例生成方法，其特征在于，包括：

根据自然驾驶数据集，获取待测自动驾驶功能对应的逻辑场景参数集合；

根据预先构建的目标代理模型和所述逻辑场景参数集合，确定高风险驾驶场景对应的重要性采样分布参数；所述目标代理模型为待测自动驾驶系统的代理模型；

根据所述高风险驾驶场景对应的重要性采样分布参数，生成目标测试用例。

2.如权利要求1所述的自动驾驶测试用例生成方法，其特征在于，所述根据自然驾驶数据集，获取待测自动驾驶功能对应的逻辑场景参数集合，包括：

从所述自然驾驶数据集中筛选出与所述待测自动驾驶功能相关的第一驾驶行为数据集；

根据预设的危险驾驶行为指标，从所述第一驾驶行为数据集中确定危险驾驶行为数据集；其中，所述危险驾驶行为指标包括碰撞时间、跟车时距、距离安全系数、避免碰撞减速度中的任意一项或者多项；

从所述危险驾驶行为数据集中获取逻辑场景参数，得到逻辑场景参数集合。

3.如权利要求2所述的自动驾驶测试用例生成方法，其特征在于，所述根据预设的危险驾驶行为指标，从所述第一驾驶行为数据集中确定危险驾驶行为数据集，包括：

对于所述第一驾驶行为数据集中的每个驾驶行为数据，根据所述危险驾驶行为指标，将所述第一驾驶行为数据集中的每个驾驶行为数据映射为表征行车风险的危险驾驶行为谱；其中，所述危险驾驶行为谱是n×m的矩阵，n表示所述驾驶行为数据的时间序列采样数量；m表示所述危险驾驶行为指标的个数；

对各个所述驾驶行为数据对应的危险驾驶行为谱进行降维处理，得到各个所述驾驶行为数据的危险特征信息；

根据所述危险特征信息，对所述第一驾驶行为数据集中的所述驾驶行为数据进行聚类，并将安全性评分最低的聚类簇确定为危险驾驶行为数据集。

4.如权利要求1所述的自动驾驶测试用例生成方法，其特征在于，在所述根据预先构建的目标代理模型和所述逻辑场景参数集合，确定高风险驾驶场景对应的重要性采样分布参数之前，还包括：

根据所述逻辑场景参数集合，构建所述目标代理模型。

5.如权利要求4所述的自动驾驶测试用例生成方法，其特征在于，所述根据所述逻辑场景参数集合，构建所述目标代理模型，包括：

从所述逻辑场景参数集合中获取第一测试用例；

根据所述第一测试用例和所述待测自动驾驶系统，确定所述第一测试用例对应的第一测试结果；

根据所述第一测试用例及其对应的所述第一测试结果，构建所述目标代理模型。

6.如权利要求5所述的自动驾驶测试用例生成方法，其特征在于，所述根据所述第一测试用例及其对应的所述第一测试结果，构建所述目标代理模型，包括：

根据所述第一测试用例及其对应的所述第一测试结果，构建初始的代理模型；

根据基于所述初始的代理模型的期望最大化算法，从所述逻辑场景参数集合中获取第二测试用例；

根据所述第二测试用例和所述待测自动驾驶系统，确定所述第二测试用例对应的第二测试结果；

根据所述第二测试用例及其对应的所述第二测试结果，更新所述代理模型；

若更新后的所述代理模型的精度收敛，则将更新后的所述代理模型作为所述目标代理模型；否则，返回执行所述根据基于所述初始的代理模型的期望最大化算法，从所述逻辑场景参数集合中获取第二测试用例的步骤。

7.如权利要求1至6任意一项所述的自动驾驶测试用例生成方法，其特征在于，所述根据预先构建的目标代理模型和所述逻辑场景参数集合，确定高风险驾驶场景对应的重要性采样分布参数，包括：

根据所述逻辑场景参数集合，确定参数搜索范围；

在所述参数搜索范围内，通过所述目标代理模型求取目标函数的最小值；其中，所述目标函数用于计算所述待测自动驾驶系统的危险事件发生概率的估计误差；

将使得所述目标函数取得最小值时对应的分布参数作为所述高风险驾驶场景对应的重要性采样分布参数。