[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

说明书

本申请适用于自动驾驶智能测试领域，提供了测试用例生成方法、装置、电子设备及存储介质，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。本申请实施例能够高效准确地生成能够表示高风险驾驶场景的测试用例，以便提高自动驾驶汽车的测试效率。

技术领域

本申请属于自动驾驶智能测试技术领域，尤其涉及一种自动驾驶测试用例生成方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

自动驾驶汽车也称为无人驾驶汽车，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。自动驾驶汽车的出现，对于提升交通安全、改善交通效率，实现低碳出行等具有重大意义。

在实现自动驾驶汽车大规模商业化的过程中，针对自动驾驶汽车的仿真测试为一项关键技术。然而，由于汽车发生碰撞或者其它冲突的概率较低，因此，在目前的自动驾驶仿真测试方法中，往往需要执行海量的测试用例才能够完成一次有效的高风险驾驶场景测试，导致目前的自动驾驶仿真测试方法的效率较低。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了自动驾驶测试用例生成方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术中如何高效准确地生成能够表示高风险驾驶场景的测试用例，以便提高自动驾驶汽车的测试效率的问题。

本申请实施例的第一方面提供了一种自动驾驶测试用例生成方法，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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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；