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Methodology for Test Case Allocation Based on a Formalized ODD
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AI
DOI：10.1007/978-3-032-02018-5_5.png)
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摘要
En 中文
联网、协同和自动化出行（CCAM）系统的出现显著改变了安全评估的格局。由于它们集成了超出人类驾驶员管理范围的自动驾驶功能，需要新的方法来评估其安全性。已提出从多个测试环境中汇集证据的方法用于型式认证和类似评估，强调在系统的运行设计域（ODD）内进行场景覆盖。然而，使多样化的测试环境要求与不同的测试能力保持一致仍具挑战性。本文提出了一种方法，通过借鉴并扩展现有的ODD形式化与关键测试属性，来评估测试用例分配到不同测试环境的适用性。所得构造整合了ODD参数和附加测试属性，以捕捉特定测试环境的相关能力。该方法支持自动适用性评估，并通过针对自动驾驶倒车卡车功能的一个案例研究进行了演示。系统的实现保真度与ODD参数相关联，便于根据每个环境在对象检测传感器评估方面的能力进行自动化测试用例分配。
Keyword:
Safety assurance
Operational design domain
Automated systems
Test case allocation
期刊
机构
引用论文
Toward Generating Sufficiently Valid Test Case Results: A Method for Systematically Assigning Test Cases to Test Bench Configurations in a Scenario-Based Test Approach for Automated Vehicles致力于生成足够有效的测试用例结果: 一种在基于场景的自动驾驶汽车测试方法中系统地将测试用例分配给测试台配置的方法.png)
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