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基于深度学习的无人驾驶车辆测试用例自动生成技术1

基于深度学习的无人驾驶车辆测试用例自动生成技术

摘要

本报告系统性地研究了基于深度学习的无人驾驶车辆测试用例自动生成技术，旨在

解决传统测试方法效率低下、覆盖不全的核心问题。报告首先分析了无人驾驶测试领域

的现状与挑战，指出传统测试方法已难以满足日益复杂的自动驾驶系统验证需求。随后，

报告深入探讨了深度学习在测试用例生成中的理论基础，包括生成对抗网络(GAN)、变

分自编码器(VAE)和强化学习等关键技术的原理与应用。通过构建多模态数据融合框

架，结合场景理解、行为预测和风险评估模块，提出了完整的自动化测试用例生成技术

路线。研究方法部分详细阐述了数据采集与预处理、模型训练与优化、测试用例评估与

筛选等关键环节的实施细节。预期成果包括一套完整的自动化测试用例生成系统，能够

将测试效率提升50%以上，同时提高边界场景覆盖率30%以上。报告还全面分析了技

术实施过程中的潜在风险，并提出了相应的保障措施。最后，对该技术的未来发展趋势

和应用前景进行了展望，认为该技术将极大推动无人驾驶车辆的安全验证进程，为行业

标准化测试提供重要支撑。

引言与背景

1.1研究背景与意义

无人驾驶技术作为人工智能与汽车工业深度融合的产物，正以前所未有的速度改变

着交通运输格局。根据国际自动机工程师学会(SAE)的定义，自动驾驶技术分为L0L5

六个等级，目前全球主流厂商已实现L3级自动驾驶的商业化落地，正向L4/L5级迈

进。然而，自动驾驶系统的安全验证已成为制约其大规模应用的关键瓶颈。传统测试方

法主要依赖实车路测和仿真测试，据麦肯锡报告显示，要验证L4级自动驾驶系统的可

靠性，需要约177亿公里的测试里程，耗时长、成本高且难以覆盖所有极端场景。

在此背景下，基于深度学习的测试用例自动生成技术应运而生。该技术通过学习海

量驾驶数据中的模式与规律，能够智能生成具有高价值的测试场景，特别是那些人工难

以设计的边界场景。中国《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范(试行)》明确要

求自动驾驶系统需通过充分的安全验证，而自动化测试用例生成技术正是满足这一要

求的关键支撑。本研究的意义在于：1)显著提升测试效率，缩短研发周期；2)提高测

试覆盖率，尤其是关键安全场景的覆盖；3)降低测试成本，减少对实车测试的依赖；4)

为行业标准化测试提供方法论支持。

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1.2国内外研究现状

国外方面，Waymo、Cruise等领先企业已将深度学习技术应用于测试场景生成。

Waymo的Carcraft仿真平台每天可运行数百万英里的虚拟测试里程，其核心是基于真

实数据生成的多样化测试场景。德国TÜVSÜD提出的ScenarioMethod方法论中，也包

含了基于机器学习的场景变异技术。学术研究中，斯坦福大学团队提出的DeepScenario

框架，利用GAN生成逼真的交通场景图像；卡内基梅隆大学开发的ADSBench系统则

通过强化学习优化测试用例的多样性。

国内研究起步较晚但发展迅速。百度Apollo平台集成了基于深度学习的场景挖掘

模块，能够从路采数据中自动提取有价值测试场景。清华大学智能产业研究院提出的

SafeDrive系统，采用VAE技术生成对抗性测试用例。根据中国汽车工程学会发布的

《智能网联汽车测试评价白皮书》，国内头部企业测试用例自动化生成率已达到40%左

右，但与国外先进水平仍有差距。值得注意的是，中国”十四五”规划明确将”自动驾驶测

试验证技术”列为重点发展方向，为相关研究提供了政策支持。

1.3研究目标与内容

本研究旨在构建一套完整的基于深度学习的无人驾驶车辆测试用例自动生成系统，

实现从数据采集到用例输出的全流程自动化。具体目标包括：1)建立多源异构驾驶数

据的统一表征方法；2)开发高效能的深度学习生成模型；3)构建测试用例质量评估体

系；4)实现与现有测试平台的无缝集成。

研究内容涵盖五个核心模块：1)数据层：设计多模态数据融合架构，处理来自摄像

头、激光雷达、毫米波雷达等传感器的数据；2)模型层：研究基于GAN、VAE和强化

学习的混合生成模型；3)场景层：构建包含静态环境、动态交通参与者、天气光