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首页> 美国卫生研究院文献>Sensors (Basel Switzerland) >A Formal and Quantifiable Log Analysis Framework for Test Driving of Autonomous Vehicles
【2h】

A Formal and Quantifiable Log Analysis Framework for Test Driving of Autonomous Vehicles

机译：一种用于自动驾驶汽车的正式和可量化的日志分析框架

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摘要

We propose a log analysis framework for test driving of autonomous vehicles. The log of a vehicle is a fundamental source to detect and analyze events during driving. A set of dumped logs are, however, usually mixed and fragmented since they are generated concurrently by a number of modules such as sensors, actuators and programs. This makes it hard to analyze them to discover latent errors that could occur due to complex chain reactions among those modules. Our framework provides a logging architecture based on formal specifications, which hierarchically organizes them to find out a priori relationships between them. Then, algorithmic or implementation errors can be detected by examining a posteriori relationships. However, a test in a situation of certain parameters, so called an oracle test, does not necessarily trigger latent violations of the relationships. In our framework, this is remedied by adopting metamorphic testing to quantitatively verify the formal specification. As a working proof, we define three metamorphic relations critical for testing autonomous vehicles and verify them in a quantitative manner based on our logging system.
机译：我们提出了用于自动驾驶汽车测试驾驶的日志分析框架。车辆的日志是检测和分析驾驶过程中事件的基本来源。但是，一组倾倒的日志通常是混合和分散的，因为它们是由许多模块（例如传感器，执行器和程序）同时生成的。这使得很难分析它们以发现那些模块之间复杂的链反应可能导致的潜在错误。我们的框架提供了基于正式规范的日志记录体系结构，该体系结构对它们进行了分层组织，以找出它们之间的先验关系。然后，可以通过检查后验关系来检测算法或实现错误。但是，在某些参数的情况下进行的测试（即所谓的oracle测试）不一定会触发潜在的违反关系的行为。在我们的框架中，可以通过采用变质测试来定量验证正式规范来对此进行补救。作为工作证明，我们定义了三个对测试自动驾驶汽车至关重要的变质关系，并基于测井系统以定量方式对其进行验证。

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