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測試自動駕駛的代碼與測試普通互聯網產品的代碼不同

自動駕駛說 ? 來源:自動駕駛說 ? 2020-08-10 16:01 ? 次閱讀

最近經常聽到這樣一個問題:“到底測試到什么程度,才能上路?”

測試自動駕駛的代碼與測試普通互聯網產品的代碼不同。互聯網產品的代碼只要達到了目標功能,就可以發布。比如手機APP,只要用戶用起來沒有障礙,就是好代碼。

而無人車不同。代碼中存在的問題,不只是一個bug這么簡單。代碼中的問題,只有一小部分是“known unknown”,也就是可以預料到的問題。大多數是“unknown unknown”,也就是無法預料的問題。問題如果不被及時發現,帶到了路測上,就會對公共安全造成威脅。

理論上講,測試的環節越周密、越仔細越好。而現實中,我們往往沒有足夠的時間或資源去做所有的測試,或是測試所用的工具還不夠成熟。因此,工程師們往往要決定,在有限的條件下,應該作何取舍。

其實,測試代碼不過是為了兩個目標:

1. 找到潛在的問題。

2. 有效挖出問題的根源。

針對第一個目標,我們首先要看測試的各個級別是否覆蓋全面。自動駕駛的測試多種多樣。首先,工程師要盡到自己份內的測試職責。從最初的幾名工程師聚在一起做設計審核(design review),到基本的單元測試(unit test),再到部件測試(component-level test),工程師至少要保證自己寫的那幾行代碼不出問題。

基礎的測試完成之后,下一步就是保證代碼與其他部件可以兼容。比如,做激光雷達模型的工程師要保證自己的代碼不會影響到其他傳感器。這時就需要把整個stack跑一遍,或是hardware in the loop,將其他硬件系統也一起測試,看看是否有兼容問題,做到“持續集成”(continuous integration)。具體方法可以參考V&V模型。

測試的方式也分為很多種,除了可以在本地跑代碼,自動駕駛最重要的就是仿真。一個強大的仿真平臺可以在一定程度上代替路測。通過仿真技術,不但可以對已有的駕駛數據(log)重演,也可以打造全新的場景,自己定義各項參數(parameter),從而讓有限的數據在短時間內發揮其最大效用。

仿真測試之后,可以把代碼放在車上,在封閉環境里測試(closed course),最終才可以去開放道路上測試。

測試的途徑多種多樣,但總體上來講,越底層的測試,成本越低。如果等到上路測試才發現問題,那成本就很高了。

原因很簡單:越底層的測試,越容易查出問題的根源。越是上層的測試,涉及的部分越廣,一旦找到問題,排查起來就很難。

因此,底層的測試設計尤為重要。一個測試對象可以是一個新開發的駕駛行為,也可以是對已有功能的改進。如果是對已有功能的改進,就要將所有的細節量化為指標(metrics),指標一旦有變動,或是“退化”(regression),比如將騎自行車的人探測為行人,就要分析其原因。從而做到讓每一個潛在問題都“有根可循”。

如果是開發新的駕駛功能,就可以利用仿真平臺打造所需場景,預估有可能發生的問題,再針對每一個潛在的問題設計所對應的指標,做到“防患于未然”。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:自動駕駛代碼在上路前該如何測試?

文章出處:【微信號:zidongjiashishuo,微信公眾號:自動駕駛說】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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