[发明专利]一种自动驾驶仿真测试中失败概率的确定方法及装置

权利要求书

1.一种自动驾驶仿真测试中失败概率的确定方法，其特征在于，包括：

在自动驾驶逻辑场景对应的高维参数空间中进行高覆盖均匀采样，获得第一测试场景集合；

对所述第一测试场景集合中的每个第一测试场景进行仿真测试，获得被测车辆的被测系统在每个第一测试场景中的第一测试指标值；

确定每个第一测试场景在所述高维参数空间中的场景权重，根据所述场景权重及所述第一测试指标值，确定所述被测系统的第一测试失败概率；

若所述第一测试失败概率不满足精准度要求，对影响所述第一测试指标值的第一场景参数进行敏感性分析确定敏感场景参数，将所述高维参数空间降维至由所述敏感场景参数构成的低维参数空间；

对所述低维参数空间进行可靠性分析，确定所述被测系统的第二测试失败概率，将所述第二测试失败概率作为最终失败概率。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定每个第一测试场景在所述高维参数空间中的场景权重，包括：

针对每个第一测试场景，将该第一测试场景对应的第一场景参数的取值代入联合密度函数获得该第一测试场景的联合密度值；

将所述联合密度值与概率截断值的乘积作为该第一测试场景的场景权重。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述场景权重及所述第一测试指标值，确定所述被测系统的第一测试失败概率，包括：

将所述第一测试指标值处于预设失败域内的第一测试场景作为第一测试失败场景；

将所有第一测试失败场景对应的场景权重之和与第一测试场景总数的比值作为第一测试失败概率。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对影响所述第一测试指标值的第一场景参数进行敏感性分析确定敏感场景参数，包括：

通过对第一测试指标值对应的测试指标及所述第一场景参数进行无模型敏感性分析，确定每个第一场景参数对应的敏感性指标值；

按照所述敏感性指标值从大到小的顺序，对所有第一场景参数进行排序；

按照第一场景参数的排列顺序选取多个第一目标场景参数，对所述测试指标关于每个第一目标场景参数的模型进行拟合，并计算拟合模型对应的后验敏感性指标；

将所述后验敏感性指标满足停止拟合条件时，选取的第一目标场景参数作为敏感场景参数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述低维参数空间进行可靠性分析，确定所述被测系统的第二测试失败概率，包括：

将所述低维参数空间转换为标准正态分布空间；

将获取的实际采样函数作为目标采样函数，利用所述目标采样函数对所述标准正态分布空间进行多轮采样及仿真测试，获得多个第二测试指标值；

根据所述多个第二测试指标值及每个第二测试指标值对应的场景权重，确定第二测试失败概率。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用所述目标采样函数对所述标准正态分布空间进行多轮采样及仿真测试，获得多个第二测试指标值，包括：

在本轮采样中，利用所述目标采样函数对所述标准正态分布空间进行采样，获得多个第二测试场景；

对本轮采样中的每个第二测试场景进行仿真测试，获得本轮采样中所述被测系统在每个第二测试场景中的第二测试指标值；

根据所述第二测试指标值的大小，确定是否满足迭代停止条件；

若满足迭代停止条件，则停止迭代，并将此时的第二测试指标值作为经过多轮采样及仿真测试获得的第二测试指标值。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述根据所述第二测试指标值的大小，确定是否满足迭代停止条件之后，还包括：

若未满足迭代停止条件，则对本轮采样中多个第二测试场景对应的第二测试指标值按照从大到小的顺序进行排序，选取预设比例的第二测试指标值对应的第二测试场景作为优选失败测试场景；

对所述优选失败测试场景对应的第二场景参数进行聚类，根据聚类结果对所述目标采样函数进行更新获得新的目标采样函数，进人下一轮采样，返回执行所述利用所述目标采样函数对所述标准正态分布空间进行采样，获得多个第二测试场景的步骤。