[发明专利]一种自动驾驶仿真测试中失败概率的确定方法及装置

说明书

本申请提供了一种自动驾驶仿真测试中失败概率的确定方法及装置，涉及自动驾驶技术领域，该方法包括：在高维参数空间中进行高覆盖均匀采样获得第一测试场景集合；对第一测试场景集合中每个第一测试场景进行仿真测试获得第一测试指标值；确定每个第一测试场景的场景权重，根据场景权重及第一测试指标值确定第一测试失败概率；若第一测试失败概率不满足精准度要求，对影响第一测试指标值的第一场景参数进行敏感性分析确定敏感场景参数，将高维参数空间降至由敏感场景参数构成的低维参数空间；对低维参数空间进行可靠性分析确定最终失败概率。通过采用上述自动驾驶仿真测试中失败概率的确定方法及装置，解决了现有失败概率确定方法计算效率低的问题。

技术领域

本申请涉及自动驾驶技术领域，具体而言，涉及一种自动驾驶仿真测试中失败概率的确定方法及装置。

背景技术

随着今年来自动驾驶系统的高速发展，如何检验和验证自动驾驶车辆及系统的可靠性变得至关重要。自动驾驶系统存在的风险可以通过该系统发生事故，即失败概率来衡量，验证自动驾驶系统的失败概率是否低至可接受水平是自动驾驶验证的一个重要目标。目前，仿真测试已成为验证自动驾驶系统可靠性的重要手段，在仿真测试中主要是利用蒙特卡罗或者拉丁超立方、sobol序列等方式直接在参数空间中进行数据采样，然后通过对采样获得的具体场景进行仿真测试来确定失败概率。

然而，对于成熟的自动驾驶系统及车辆来说，测试失败通常是非常罕见的事件，若采用蒙特卡罗采样或者拉丁超立方、sobol序列等方式来估计罕见事件发生的概率，在满足精确度要求的前提下需要进行大量采样，仿真测试成本较高，导致计算效率低的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提供一种自动驾驶仿真测试中失败概率的确定方法及装置，以解决现有失败概率确定方法计算效率低的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种自动驾驶仿真测试中失败概率的确定方法，包括：

在自动驾驶逻辑场景对应的高维参数空间中进行高覆盖均匀采样，获得第一测试场景集合；

对第一测试场景集合中的每个第一测试场景进行仿真测试，获得被测车辆的被测系统在每个第一测试场景中的第一测试指标值；

确定每个第一测试场景在高维参数空间中的场景权重，根据场景权重及第一测试指标值，确定被测系统的第一测试失败概率；

若第一测试失败概率不满足精准度要求，对影响第一测试指标值的第一场景参数进行敏感性分析确定敏感场景参数，将高维参数空间降维至由敏感场景参数构成的低维参数空间；

对低维参数空间进行可靠性分析，确定被测系统的第二测试失败概率，将第二测试失败概率作为最终失败概率。

可选地，确定每个第一测试场景在高维参数空间中的场景权重，包括：针对每个第一测试场景，将该第一测试场景对应的第一场景参数的取值代入联合密度函数获得该第一测试场景的联合密度值；将联合密度值与概率截断值的乘积作为该第一测试场景的场景权重。

可选地，根据场景权重及第一测试指标值，确定被测系统的第一测试失败概率，包括：将第一测试指标值处于预设失败域内的第一测试场景作为第一测试失败场景；将所有第一测试失败场景对应的场景权重之和与第一测试场景总数的比值作为第一测试失败概率。

可选地，对影响第一测试指标值的第一场景参数进行敏感性分析确定敏感场景参数，包括：通过对第一测试指标值对应的测试指标及第一场景参数进行无模型敏感性分析，确定每个第一场景参数对应的敏感性指标值；按照敏感性指标值从大到小的顺序，对所有第一场景参数进行排序；按照第一场景参数的排列顺序选取多个第一目标场景参数，对测试指标关于每个第一目标场景参数的模型进行拟合，并计算拟合模型对应的后验敏感性指标；将后验敏感性指标满足停止拟合条件时，选取的第一目标场景参数作为敏感场景参数。