基于风险的自动驾驶测试高效场景选择方法

《Future Generation Computer Systems》：Risk-Guided Efficient Scenario Selection for Autonomous Driving Testing

自动驾驶系统功能安全测试中，现有方法存在种子场景选择不足和风险场景优先级排序不科学的问题。本文提出EF-Fuzz框架，通过机器学习模型预测场景风险等级，并构建探索-利用双队列机制实现高效场景迭代。实验表明在Apollo系统CARLA仿真环境下，EF-Fuzz较DriveFuzz提升37.9%效率，发现12类新场景（含10类原创案例），有效平衡了场景多样性与高风险优先级。

　　自主驾驶系统（Autonomous Driving Systems, ADSs）的安全性一直是行业和学术界关注的焦点。随着自动驾驶技术的快速发展，确保其在各种复杂环境下的安全性变得尤为关键。然而，现有的测试方法在识别高风险场景和发现罕见但关键的交通异常行为方面存在一定的局限性。这不仅影响了测试的效率，还可能对自动驾驶技术的实际应用带来潜在的安全隐患。为此，本文提出了一种全新的测试框架——EF-Fuzz，旨在提升ADSs的安全测试效率，特别是在发现安全关键场景方面。

EF-Fuzz框架的核心思想是通过引入机器学习和启发式算法，对测试场景进行风险预测和动态调度，从而更有效地识别可能导致交通事故的高风险行为。在传统测试方法中，种子场景的选择往往缺乏针对性，导致测试过程效率低下。而EF-Fuzz通过风险预测模块，结合已测试场景的特征数据，训练出一个能够预测新场景中潜在安全风险的模型。这使得测试人员能够在每次测试循环中，优先选择那些更有可能触发交通事故的种子场景，从而提高测试的针对性和效率。

同时，EF-Fuzz还引入了一个种子选择与调度模块，该模块通过风险队列机制，动态调整种子场景的优先级。在测试过程中，高风险种子会被优先进行变异，以生成新的测试场景，而低风险种子则通过随机探索的方式保持测试场景的多样性。这种探索与利用相结合的策略，不仅能够有效避免测试过程陷入局部最优，还能在有限的测试资源下，最大化地发现潜在的安全问题。

在实际应用中，EF-Fuzz框架被用于Apollo自动驾驶系统在CARLA模拟器中的测试。经过200轮的测试，EF-Fuzz在识别安全关键场景方面表现出显著的优势。相较于现有的先进测试方法DriveFuzz，EF-Fuzz的测试效率提高了37.9%，并成功发现了40种交通异常行为，其中包括12种全新的corner cases。这些corner cases涵盖了多种高风险场景，如追尾碰撞、变道碰撞、行人和摩托车误检导致的碰撞等，充分体现了EF-Fuzz在提升ADSs安全性方面的潜力。

EF-Fuzz框架的创新点在于其对测试过程的智能化管理。首先，风险预测模块通过分析已测试场景的特征数据，构建了一个能够预测新场景中潜在安全风险的模型。这种模型不仅能够识别出高风险场景，还能帮助测试人员理解哪些环境因素最可能影响ADS的感知和决策过程。其次，种子选择与调度模块通过动态调整种子的优先级，确保测试过程既能够高效地识别关键问题，又不会因为过度集中于某些场景而忽略其他潜在风险。

此外，EF-Fuzz还注重测试场景的多样性。在测试过程中，普通队列负责随机生成种子场景，以确保测试覆盖的广泛性，而风险队利则专注于高风险场景的变异和测试。这种交替的策略能够在保证测试效率的同时，避免测试过程过于单一，从而更全面地评估ADS在不同环境下的表现。

EF-Fuzz框架的实验结果表明，其在识别安全关键场景方面具有显著的优势。通过与DriveFuzz等现有方法的对比，EF-Fuzz不仅在测试效率上实现了提升，还在发现新的corner cases方面表现出色。这表明，EF-Fuzz在提高ADSs安全性测试的覆盖范围和有效性方面具有重要的应用价值。

在实际应用中，EF-Fuzz框架的推广和使用可能带来一系列积极的影响。首先，它能够帮助自动驾驶开发者更早地发现和修复潜在的安全问题，从而降低后期测试和实际应用中的风险。其次，EF-Fuzz的智能化测试策略可以减少测试所需的时间和资源，提高测试的自动化程度，使得测试过程更加高效。最后，EF-Fuzz的引入还可能推动整个自动驾驶行业在安全性测试方法上的创新，为未来的自动驾驶技术发展提供更加可靠的技术支持。

总的来说，EF-Fuzz框架的提出为解决ADSs安全性测试中的关键问题提供了一种全新的思路。通过结合机器学习和启发式算法，EF-Fuzz不仅提高了测试的效率，还增强了测试的针对性和全面性。随着自动驾驶技术的不断进步，EF-Fuzz的智能化测试策略将在未来的安全测试中发挥越来越重要的作用，为实现更加安全、可靠的自动驾驶系统奠定坚实的基础。