本申請涉及智能駕駛測試，更具體地，涉及一種測試場景生成與篩選方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、本技術(shù)領(lǐng)域中，要求智能駕駛算法或功能(例如，自動駕駛算法或功能、輔助駕駛算法或功能)在合入主線或集成發(fā)布時具備可靠性，即，需要在智能駕駛算法或功能完成時進(jìn)行足夠多和覆蓋面廣的測試，并根據(jù)測試結(jié)果修改智能駕駛算法或功能中出現(xiàn)問題的地方。

2、在現(xiàn)有的智能駕駛測試場景的生成及篩選方法中，測試場景生成一般只進(jìn)行無目的泛化，導(dǎo)致測試場景量龐大，測試效率低，測試場景的篩選范圍廣，不能針對不同智能駕駛算法或功能進(jìn)行特異性生成。另外，現(xiàn)有的方法僅根據(jù)車輛是否碰撞對測試場景進(jìn)行普通和危險場景的篩選，該方法較簡單，沒有考慮無碰撞但是危險的場景，也沒有考慮智能駕駛算法或功能的使用方(即用戶)在使用時的駕乘體驗(例如，若智能駕駛算法或功能沒有在駕駛員對風(fēng)險的預(yù)期中有正確操作，會影響駕駛員的駕駛體驗，甚至，駕駛員有可能在心理緊張情況中選擇主動干預(yù)方向盤及剎車)，導(dǎo)致篩選出來的測試場景不具備針對性，只能從測試中得到是否無碰撞的結(jié)果，整個測試過程效率低且沒有考慮實際使用方及用戶在過程中的影響。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本申請實施例提出了一種測試場景生成與篩選方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，以解決上述技術(shù)問題。

2、第一方面，本申請實施例提供一種測試場景生成與篩選方法，該方法包括：根據(jù)智能駕駛算法的設(shè)計運(yùn)行邊界和智能駕駛算法運(yùn)行的影響因素，生成測試場景集；在具備實車測試條件或虛擬駕駛平臺測試條件的情況下，使用部分測試場景集訓(xùn)練邏輯回歸分類器，并使用邏輯回歸分類器確定測試場景集中各場景的風(fēng)險等級，所述風(fēng)險等級根據(jù)用戶對所述測試場景集感知到的風(fēng)險程度劃分；在不具備實車測試條件和虛擬駕駛平臺測試條件的情況下，根據(jù)設(shè)計運(yùn)行邊界和影響因素中的動態(tài)風(fēng)險源構(gòu)建用戶風(fēng)險預(yù)期模型，并使用用戶風(fēng)險預(yù)期模型確定測試場景集中各場景的所述風(fēng)險等級。

3、第二方面，本申請實施例提供一種測試場景生成與篩選裝置，該裝置包括：場景生成模塊，用于根據(jù)智能駕駛算法的設(shè)計運(yùn)行邊界和智能駕駛算法運(yùn)行的影響因素，生成測試場景集；分類評估模塊，用于在具備實車測試條件或虛擬駕駛平臺測試條件的情況下，使用部分測試場景集訓(xùn)練邏輯回歸分類器，并使用邏輯回歸分類器確定測試場景集中各場景的風(fēng)險等級，所述風(fēng)險等級根據(jù)用戶對所述測試場景集感知到的風(fēng)險程度劃分；閾值評估模塊，用于在不具備實車測試條件和虛擬駕駛平臺測試條件的情況下，根據(jù)設(shè)計運(yùn)行邊界和影響因素中的動態(tài)風(fēng)險源構(gòu)建用戶風(fēng)險預(yù)期模型，并使用用戶風(fēng)險預(yù)期模型確定測試場景集中各場景的所述風(fēng)險等級。

4、第三方面，本申請實施例提供一種電子設(shè)備，該電子設(shè)備包括：存儲器和處理器，該存儲器中存儲有應(yīng)用程序，該應(yīng)用程序用于當(dāng)被處理器調(diào)用時使得處理器執(zhí)行本申請實施例提供的方法。

5、第四方面，本申請實施例提供一種計算機(jī)可讀取存儲介質(zhì)，該計算機(jī)可讀取存儲介質(zhì)上存儲有程序代碼，該程序代碼用于當(dāng)被處理器調(diào)用時使得處理器執(zhí)行本申請實施例提供的方法。

6、本申請實施例提供的測試場景生成與篩選方法具有以下技術(shù)效果：能夠基于智能駕駛算法的影響因素和設(shè)計運(yùn)行邊界，有針對性地生成該智能駕駛算法的測試場景集，考慮了用戶在算法或功能使用中的影響，基于用戶對測試場景感知的心理風(fēng)險預(yù)期確定測試場景集的風(fēng)險等級，從而實現(xiàn)對測試場景進(jìn)行不同風(fēng)險等級的篩選，具備可靠性和擬人性，考慮了現(xiàn)有的測試場景篩選方法中沒有碰撞卻具有風(fēng)險性、或會給用戶帶來心理壓迫的場景，使得后續(xù)基于測試場景的測試結(jié)果能夠提升智能駕駛算法的用戶體驗，提升了智能駕駛算法的測試效率。

技術(shù)特征：

1.一種測試場景生成與篩選方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用部分測試場景集訓(xùn)練邏輯回歸分類器，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)設(shè)計運(yùn)行邊界和影響因素中的動態(tài)風(fēng)險源構(gòu)建用戶風(fēng)險預(yù)期模型，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)動態(tài)風(fēng)險源相關(guān)的參數(shù)提出風(fēng)險量化函數(shù)，將設(shè)計運(yùn)行邊界和影響因素中去除與動態(tài)風(fēng)險源相關(guān)的參數(shù)之后剩余的參數(shù)作為風(fēng)險系數(shù)，構(gòu)建用戶風(fēng)險預(yù)期模型之后，所述方法還包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用用戶風(fēng)險預(yù)期模型確定測試場景集中各場景的所述風(fēng)險等級，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)智能駕駛算法的設(shè)計運(yùn)行邊界和智能駕駛算法運(yùn)行的影響因素，生成測試場景集，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述對所述設(shè)計運(yùn)行邊界和所述影響因素進(jìn)行組合，包括：

8.一種測試場景生成與篩選裝置，其特征在于，包括：

9.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：存儲器和處理器，所述存儲器上存儲有應(yīng)用程序，所述應(yīng)用程序用于當(dāng)被所述處理器調(diào)用時使得所述處理器執(zhí)行如權(quán)利要求1-7任一項所述的方法。

10.一種計算機(jī)可讀取存儲介質(zhì)，其特征在于，所述計算機(jī)可讀取存儲介質(zhì)上存儲有程序代碼，所述程序代碼用于當(dāng)被處理器調(diào)用時使得所述處理器執(zhí)行如權(quán)利要求1-7任一項所述的方法。

技術(shù)總結(jié)
本申請實施例提供一種測試場景生成與篩選方法，涉及智能駕駛測試技術(shù)領(lǐng)域。本申請根據(jù)智能駕駛算法的設(shè)計運(yùn)行邊界和智能駕駛算法運(yùn)行的影響因素生成測試場景集；在具備實車測試條件或虛擬駕駛平臺測試條件的情況下，使用部分測試場景集訓(xùn)練邏輯回歸分類器，使用邏輯回歸分類器確定測試場景集中各場景的風(fēng)險等級，風(fēng)險等級根據(jù)用戶對測試場景集感知到的風(fēng)險程度劃分；在不具備實車測試條件和虛擬駕駛平臺測試條件的情況下，根據(jù)設(shè)計運(yùn)行邊界和影響因素中的動態(tài)風(fēng)險源構(gòu)建用戶風(fēng)險預(yù)期模型，使用用戶風(fēng)險預(yù)期模型確定測試場景集中各場景的風(fēng)險等級。本申請基于用戶心理的風(fēng)險預(yù)期確定測試場景的風(fēng)險等級，提升了智能駕駛算法的測試效率。

技術(shù)研發(fā)人員：戴鈺,劉國志,陳瀟杰,苗成生
受保護(hù)的技術(shù)使用者：廣州汽車集團(tuán)股份有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15