《電子技術(shù)應(yīng)用》
您所在的位置:首頁(yè) > 人工智能 > 解決方案 > 為什么測(cè)試自動(dòng)駕駛的代碼與測(cè)試普通互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的代碼不同,?

為什么測(cè)試自動(dòng)駕駛的代碼與測(cè)試普通互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的代碼不同,?

2020-07-15
來(lái)源:電子發(fā)燒友

  最近經(jīng)常聽(tīng)到這樣一個(gè)問(wèn)題:“到底測(cè)試到什么程度,才能上路,?”

  測(cè)試自動(dòng)駕駛的代碼與測(cè)試普通互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的代碼不同,。互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的代碼只要達(dá)到了目標(biāo)功能,,就可以發(fā)布,。比如手機(jī)APP,只要用戶用起來(lái)沒(méi)有障礙,,就是好代碼,。

  而無(wú)人車不同。代碼中存在的問(wèn)題,,不只是一個(gè)bug這么簡(jiǎn)單,。代碼中的問(wèn)題,只有一小部分是“known unknown”,,也就是可以預(yù)料到的問(wèn)題,。大多數(shù)是“unknown unknown”,也就是無(wú)法預(yù)料的問(wèn)題,。問(wèn)題如果不被及時(shí)發(fā)現(xiàn),,帶到了路測(cè)上,就會(huì)對(duì)公共安全造成威脅,。

  2018年Uber測(cè)試車事故現(xiàn)場(chǎng)

  理論上講,,測(cè)試的環(huán)節(jié)越周密、越仔細(xì)越好,。而現(xiàn)實(shí)中,,我們往往沒(méi)有足夠的時(shí)間或資源去做所有的測(cè)試,或是測(cè)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(yīng)該作何取舍,。

  其實(shí),,測(cè)試代碼不過(guò)是為了兩個(gè)目標(biāo):

  1. 找到潛在的問(wèn)題。

  2. 有效挖出問(wèn)題的根源,。

  針對(duì)第一個(gè)目標(biāo),,我們首先要看測(cè)試的各個(gè)級(jí)別是否覆蓋全面。自動(dòng)駕駛的測(cè)試多種多樣,。首先,,工程師要盡到自己份內(nèi)的測(cè)試職責(zé)。從最初的幾名工程師聚在一起做設(shè)計(jì)審核(design review),,到基本的單元測(cè)試(unit test),,再到部件測(cè)試(component-level test),工程師至少要保證自己寫(xiě)的那幾行代碼不出問(wèn)題,。

  基礎(chǔ)的測(cè)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(dá)模型的工程師要保證自己的代碼不會(huì)影響到其他傳感器,。這時(shí)就需要把整個(gè)stack跑一遍,或是hardware in the loop,,將其他硬件系統(tǒng)也一起測(cè)試,,看看是否有兼容問(wèn)題,做到“持續(xù)集成”(continuous integraTIon),。具體方法可以參考V&V模型,。

  pIYBAF8KZdqACAJHAAD4SzN6JnU329.jpg

  測(cè)試的方式也分為很多種,除了可以在本地跑代碼,,自動(dòng)駕駛最重要的就是仿真,。一個(gè)強(qiáng)大的仿真平臺(tái)可以在一定程度上代替路測(cè)。通過(guò)仿真技術(shù),,不但可以對(duì)已有的駕駛數(shù)據(jù)(log)重演,,也可以打造全新的場(chǎng)景,自己定義各項(xiàng)參數(shù)(parameter),,從而讓有限的數(shù)據(jù)在短時(shí)間內(nèi)發(fā)揮其最大效用,。

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

  測(cè)試的途徑多種多樣,,但總體上來(lái)講,,越底層的測(cè)試,,成本越低。如果等到上路測(cè)試才發(fā)現(xiàn)問(wèn)題,,那成本就很高了,。

  原因很簡(jiǎn)單:越底層的測(cè)試,,越容易查出問(wèn)題的根源,。越是上層的測(cè)試,涉及的部分越廣,,一旦找到問(wèn)題,,排查起來(lái)就很難。

  因此,,底層的測(cè)試設(shè)計(jì)尤為重要,。一個(gè)測(cè)試對(duì)象可以是一個(gè)新開(kāi)發(fā)的駕駛行為,也可以是對(duì)已有功能的改進(jìn),。如果是對(duì)已有功能的改進(jìn),,就要將所有的細(xì)節(jié)量化為指標(biāo)(metrics),指標(biāo)一旦有變動(dòng),,或是“退化”(regression),,比如將騎自行車的人探測(cè)為行人,就要分析其原因,。從而做到讓每一個(gè)潛在問(wèn)題都“有根可循”,。

  如果是開(kāi)發(fā)新的駕駛功能,就可以利用仿真平臺(tái)打造所需場(chǎng)景,,預(yù)估有可能發(fā)生的問(wèn)題,,再針對(duì)每一個(gè)潛在的問(wèn)題設(shè)計(jì)所對(duì)應(yīng)的指標(biāo),做到“防患于未然”,。


本站內(nèi)容除特別聲明的原創(chuàng)文章之外,,轉(zhuǎn)載內(nèi)容只為傳遞更多信息,并不代表本網(wǎng)站贊同其觀點(diǎn),。轉(zhuǎn)載的所有的文章,、圖片、音/視頻文件等資料的版權(quán)歸版權(quán)所有權(quán)人所有,。本站采用的非本站原創(chuàng)文章及圖片等內(nèi)容無(wú)法一一聯(lián)系確認(rèn)版權(quán)者,。如涉及作品內(nèi)容、版權(quán)和其它問(wèn)題,,請(qǐng)及時(shí)通過(guò)電子郵件或電話通知我們,,以便迅速采取適當(dāng)措施,避免給雙方造成不必要的經(jīng)濟(jì)損失,。聯(lián)系電話:010-82306118,;郵箱:[email protected],。