(a)自动驾驶系统的高级架构
图 2 基于搜索的测试框架
我们在案例研究中使用的基于搜索的测试技术基于伪造工具，例如 Breach 和 S-TaLiRo。这些工具使用户可以分别在信 时态逻辑(STL)或度量时态逻辑(MTL)中提供闭环规范。这些逻辑是线性时序逻辑向连续时间和实值信 的扩展。此外，它们还具有强大的语义，该语义是实值而不是布尔值，并量化了给定信 对规范的满意程度或违反程度。伪造工具使用这些值来驱动优化循环，以便生成新测试，从而导致系统的测试困难。在 SBT 中，还有大量工作都是基于手工制定的性能指标，这些指标并非基于逻辑，而是着眼于搜索方面。对于我们的实验，我们专注于基于时间逻辑的技术。
我们选择不直接使用学术界的任何框架，而是针对 AD 应用程序的特定需求开发了自己的特定实现。尤其是，形式化的功能规范目前在汽车工业中并不是最新技术，这意味着这种框架必须提供调试规范的方法以及常见情况的规范模式。此外，用于软件开发和仿真的工具链已经非常复杂，因此必须尽可能减少工具开销。
为了使我们的实现最适合汽车行业的需求，我们做出了以下初步设计决策：
- 通过使用核心算法构建一个 C ++库，使该实现独立于仿真工具，从而可以为不同的工具提供接口。
- 我们没有将框架限制于时间逻辑运算符，以便在需要时让自定义运算符保持打开的可能性。
- 对于我们使用的工具，我们创建了紧密的工具集成。例如，对于 Matlab，过滤器包含在 Simulink 中。
- 我们没有构建自己的优化器，而是使用 Matlab 提供的现成的优化器(例如贝叶斯优化)，从而允许针对当前的特定 SBT 问题选择不同的优化器。
3 工业案例研究
在本节中，我们描述了在工业 AD 环境中选择的三个案例研究：自适应巡航控制(ACC)，车道保持和转向控制。这些案例研究是与来自不同业务部门，具有不同思维方式和工程文化的不同开发团队合作完成的。
3.1 自适应巡航控制
场景说明：第一个案例研究是针对高速公路情况的自适应巡航控制器(ACC)。当计划者决定停留在当前车道上时(可能跟随前方车辆)，此控制器将处于活动状态。总体任务是尽可能与其他车辆保持安全距离。这包括所谓的闯入，即在自我车辆前方的其他车辆的车道改变，这可能发生在潜在的不安全距离处。如果前面没有其他车辆，则应注意设定的速度，该速度可以是通过人机界面输入的乘客，来自感知的限速信息等的组合。
因此，控制器的目标是：(1)ACC1：保持与同一车道中前一辆车辆的速度相关的距离，(2)ACC2：在没有前车的情况下保持设定速度。
该系统的规格主要是根据物理量(例如速度和位置)定义的，因此需要进行闭环测试。因此，测试设置不仅包括控制器本身，还包括自我车辆和相关其他车辆的物理模拟(在这种情况下，使用商业工具 IPG CarMaker)。
我们使用的 ACC 软件处于开发的早期阶段，因此，我们希望使用此方法会发现一些违反规范的情况。
测试设置：通常，对于操作模式 ACC1 和 ACC2 以及它们之间的转换都有规范。这些中的每一个对应于要使用 SBT 测试的许多不同的逻辑方案。
在下文中，我们解释了 ACC 功能的三种特定逻辑场景，它们代表了不同的流量配置。每个配置都映射到特定的 SBT 问题。所有场景都有一个共同点，即实值测试参数位于物理环境中：我们不直接改变对被测系统的输入，而是在物理环境模拟中改变参数，以创建被测系统的各种情况应该做出反应，然后监视闭环响应。此案例研究的输入信 发生器将这些参数映射到 IPG CarMaker 的信 描述文件中。
规范 1：第一个逻辑场景涉及从 ACC2 过渡到 ACC1 的规范，在该规范中，当自我车辆处于设定速度控制中时，自我车辆接近另一辆车辆或被另一辆车辆闯入。我们假设在这种情况下没有其他车辆。对于这种逻辑情况，有两个参数是变化的：两辆车的初始速度。初始距离设置为固定(较大)量。假定前面的车辆具有恒定速度。
测试结果：图 3 显示了当自驾车驶向前车时的测试结果。使用上面给出的过去时间公式(7)的可靠语义和贝叶斯优化程序，针对此逻辑场景总共生成了 50 个测试，每个测试大约需要 5 分钟。应该注意的是，在线监视器的评估时间增加了不到 30 秒的仿真时间。与模拟时间相比，用于生成贝叶斯优化器的高斯回归模型的时间可以忽略不计。
图 4 跟进一辆车时插入另一辆车
3.2 车道保持
方案说明：此案例研究涉及自动驾驶汽车通过转向和/或制动在挑战性条件下保持在车道内的能力。特别是，我们考虑了纵向和横向道路坡度，风和道路的曲率，这些因素可能共同导致车辆离开其指定的行驶车道。
测试设置：被测系统及其环境的仿真设置和界面与自适应巡航控制情况相同。但是，对于此处考虑的场景，没有前面的车辆。取而代之的是，改变道路参数，尤其是曲率和坡度(纵向和横向)，以及影响车辆的恒定风的角度和速度，车辆质量的分布以及车辆的设定速度，从而产生变化。在六维测试空间中。道路被建模为直线段，然后是左侧具有恒定曲率的曲线。
3.3 转向控制
场景描述：第三个案例研究涉及转向系统的低级控制器。控制器的目的是跟踪转向齿条的所需位置，该位置实质上定义了前轮相对于车辆底盘的方向。通过计算施加到电动机的电动机扭矩输出信 来执行此操作，以将机架移动到所需的机架位置。实际机架位置及其时间导数(机架速度)被反馈到控制器中。
测试结果：在早期开发阶段对控制器进行了测试。众所周知，并非所有可行参数值都满足规范。因此，我们更希望获得整个参数空间的规范满意度的概述，而不是单个失败的测试。特别是，应该确定规格满意度突然变化的区域。
4 结论
该经验 告的结果将有助于研究人员和从业人员将 SBT 广泛应用于工业实践中。
除了所 告的经验教训之外，未来的工作还可以集中在(i)在线信 生成，以识别被测软件的具有挑战性和任意形状的输入信 ，(ii)在场景空间中搜索以自动构建有意义的场景，以及(iii)找到何时停止测试的参数。尽管前期工作前景看好，但仍有许多悬而未决的问题，尤其是在工业环境中。
致谢
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