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面向端到端自动驾驶系统的模糊测试研究

面向端到端自动驾驶系统的模糊测试研究

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作者：白通通西南科技大学

学位级别：硕士

自动驾驶系统能够有效控制汽车的驾驶行为,减轻司机的驾驶负荷,可分为多模块自动驾驶系统和端到端自动驾驶系统。端到端自动驾驶系统由于构造成本低,因而得到国内外学者的广泛研究。为了确保交通安全,必须对端到端自动驾驶系统进行充分... 详细信息

自动驾驶系统能够有效控制汽车的驾驶行为,减轻司机的驾驶负荷,可分为多模块自动驾驶系统和端到端自动驾驶系统。端到端自动驾驶系统由于构造成本低,因而得到国内外学者的广泛研究。为了确保交通安全,必须对端到端自动驾驶系统进行充分的测试。基于神经元覆盖引导的模糊测试是一种有效的测试方法,但仍然存在一些需要解决的问题。首先,现有的基于神经元覆盖引导的模糊测试将覆盖神经网络的全部决策逻辑作为测试目标,导致测试用例覆盖到主要决策逻辑的时间较长,降低了测试效率。其次,基于神经元覆盖引导的模糊测试,使用的蜕变关系主要基于静态环境要素和气象要素进行构造,在保障端到端自动驾驶系统在包含动态环境要素场景中的安全性方面仍存在不足。为了解决上述问题,本文围绕提高基于神经元覆盖引导的模糊测试的效率和测试充分性展开研究,主要的研究工作如下:(1)针对现有基于神经元覆盖引导的模糊测试方法覆盖全部神经元导致测试效率低,本文提出了基于关键神经元覆盖引导的模糊测试方法。该方法定义了关键神经元,设计和实现了面向关键神经元的模糊测试方法(Critical Fuzz)。实验结果表明,关键神经元蕴含神经网络的主要逻辑,相比其它模糊测试方法,Critical Fuzz平均发现4008个错误行为,是Deep Hunter和Tensor Fuzz的5倍和4倍。此外,Critical Fuzz发现该数量的错误,平均只需使用78个种子,仅为Deep Hunter种子数量和Tensor Fuzz种子数量的0.5%和1%。因此,相比其它模糊测试方法,Critical Fuzz更加有效和高效。(2)针对现有基于神经元覆盖引导的模糊测试方法构造的面向自动驾驶测试场景的蜕变关系种类单一,本文提出基于动态环境要素语义的蜕变关系,并基于该蜕变关系,构造了交通信号灯语义蜕变关系。实验结果表明,语义不变的蜕变关系发现交通信号灯识别模型存在鲁棒性问题,在识别同种语义不同状态的交通信号灯时,识别准确率最大下降比例为58.20%。语义变化的蜕变关系发现交通信号灯识别模型平均存在7714个错误,端到端自动驾驶系统平均存在74个错误。

关键词：端到端自动驾驶系统模糊测试关键神经元覆盖蜕变关系动态环境要素语义

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