De senaste åren har det förekommit en mångfald av komplexa system för avancerad förarassistans (ADAS), särskilt för användning i autonoma bilar. Dessa system består av sensorer och kameror samt bildbehandling och beslutsstöd för programvarukomponenter. De är avsedda att hjälpa förare genom att ge ordentliga varningar eller genom att förhindra farliga situationer. I detta dokument fokuserar vi på problemet med tidstester av ADAS i en simulerad miljö. Vi erbjuder en testmetod för ADAS genom att kombinera multiobjektiv sökning med surrogatmodeller utvecklade utifrån neurala nätverk. Vi använder multi-objektiv sökning för att vägleda testning mot de mest kritiska beteenden av ADAS. Surrogatmodellering gör det möjligt för vår testmetod att utforska en större del av indatasökutrymmet inom begränsade beräkningsresurser. Vi karakteriserar det tillstånd under vilket den multi-objektiva sökalgoritmen beter sig på samma sätt med och utan surrogatmodellering, vilket visar exaktheten i vårt tillvägagångssätt. Vi utvärderar vår strategi genom att tillämpa den på ett industriellt ADAS-system. Vårt experiment visar att vårt tillvägagångssätt automatiskt identifierar testfall som indikerar kritiska ADAS-beteenden. Vidare visar vi att kombinationen av vår sökalgoritm med surrogatmodellering förbättrar kvaliteten på de genererade testfallen, särskilt under snäva och realistiska beräkningsresurser.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF använder en multiobjektiv sökalgoritm.
Testing advanced driver assistance systems using multi-objective search and neural networks
{'venue': 'ASE 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}