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南京大学:自动驾驶软件仿真环境测试研究.pdf

上传人: 2*** 编号:126847 2023-05-01 36页 4.82MB

1、自动驾驶软件仿真环境测试研究徐经纬 南京大学 特任副研究员目录 自动驾驶系统+仿真测试 ADS仿真测试平台构建思路 ADS仿真测试方案设计介绍 未来研究方向探讨我们是谁?南京大学计算机软件研究所南京大学计算机软件研究所 我们是谁?南京大学计算机科学与技术系、计算机软件研究所*南京大学计算机软件研究所是国家教育部批准成立的计算机软件专业研究机构。致力软件前沿技术研究三十余载。吕建院士 学术带头人 中国科学院院士 南京大学校长 计算机软件新技术全国重点实验室主任徐家福先生 中国计算机学会终身成就奖获得者 中国计算机软件事业开创者之一 南京大学计算机软件研究所创建者软件所战略定位与目标任务 主攻问题

2、与目标导向 软件是信息技术之魂、经济转型之擎、数字社会之基“软件定义”引领创新、促进转型、培育动能 软件和信息技术服务业是基础性、战略性、先导性产业数字经济国家战略主攻的重大科技问题“如何构建面向三元融合新世界关键场景的智能化基础软件”新难题新范型架构、新支撑体系、新系统研制三元融合新软件服务计算云 计 算网格计算泛在计算移动计算社交网络群智计算面向未来数年内“软件定义一切、数据产生智能”的信息技术宏观发展趋势,探索人机物融合新业务场景,开展技术研究与行业应用创新自动驾驶系统+仿真测试我们为什么要研究自动驾驶软件系统 自动驾驶系统(ADS)一类典型的面向非确定性的智能软件系统 运行环境:开放世

3、界 软件部件:逻辑部件+智能部件 ADS的类型 模块化(Modular pipeline)端到端(End-to-end pipeline)安全性驾驶人员发生crash的概率:1.9 106per mileADS发生crash的概率:2.0 105per mile“软件”眼中的自动驾驶系统的安全性Crash AvoidenceCrash Protection余桂珍.自动驾驶系统设计及应用M.北京:清华大学出版社,2019:20-52,93-111时间维度“智能软件”眼中的自动驾驶系统的安全性 预期功能安全(Safety Of Intended Functionality,SOTIF)关注系统工作

4、正常时出现的危害 例:深度学习模型存在不确定性类型维度目录SOTIF combined with V Model in ISO 26262我们的关注点:预期功能安全ADS系统测试 我们关注ADS系统安全的范畴 时间维度:预先、主动安全 类型维度:预期功能安全(SOTIF)ADS系统安全的测试要素 目标系统:ADS软件系统或部件 测试输入:各模块的基础输入?环境?场景?需提供一套完整的测试载体过细过粗刚刚好ADS仿真测试平台构建思路 ADS测试按测试环境划分 面向物理世界的测试 真实世界,代价昂贵 基于仿真环境的测试 虚拟世界,部分贴近现实,代价相对低廉 基于硬件在环的测试 虚实结合、数字孪生不

5、同的测试环境核心:更真实、更高效的开展ADS测试ADS测试场景&交通流反馈ADS行为基于仿真环境下的ADS测试平台ADS发生crash的概率:2.0 105per mile仿真环境仿真测试平台初代ADEPT Nvidia end-to-end model Valeo.ai model适配的ADS模型ADEPT v2.0Environment ComponentModel ComponentScenario ComponentMetric ComponentDataset ComponentLocalizationposition,poseLocalizationposition,poseLoc

6、alizationposition,poseLocalizationposition,poseEnvironment ComponentSimulatorsEnginesBasic SimTraffic Flow SimBasic ViewExtend ViewModel ComponentDataset ComponentScenario ComponentMetric ComponentEnvironment ComponentLocalizationModel ComponentPerceptionPredictionPlanningControlInterface M1Interfac

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本文主要研究自动驾驶软件仿真环境测试,由南京大学计算机软件研究所进行。该研究所是国家教育部批准成立的计算机软件专业研究机构,由中国科学院院士吕建担任学术带头人和校长,徐家福先生为创建者。文章指出,自动驾驶系统(ADS)是面向非确定性的智能软件系统,其安全性是研究的关键。与人类驾驶员相比,ADS发生事故的概率较低,但需要关注预期功能安全(SOTIF)。文章介绍了ADS仿真测试平台的构建思路,包括不同测试环境(物理世界、仿真环境、硬件在环)的结合,以及测试平台的核心要素。此外,还回顾了ADEPT(Autonomous Driving Simulation Test bed for Performance Testing)框架,并探讨了未来研究方向,如完善测试平台功能、开发多模态数据集、融入更多开源模型等。
如何提升安全性? 如何更高效地测试ADS? 未来有哪些新方向?
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