[Paper] AI 能生成更全面的测试场景吗？自动驾驶系统测试场景生成方法综述

Source: arXiv - 2512.15422v1

概述

本文综述了自动驾驶系统（ADS）测试场景生成的最新进展。通过比较传统的专家驱动方法与最新的 AI 驱动生成技术，作者揭示了 AI 辅助测试的潜力以及在这些方法能够在生产级安全流水线中得到信任之前仍需填补的空白。

关键贡献

• 全面回顾（2015‑2025） 对31项主要研究和10项先前调查进行综述，并深入探讨最新的（2023‑2025）AI驱动框架。
• 精炼的分类体系，扩展现有分类以覆盖多模态数据（例如 LiDAR、雷达、摄像头、V2X）和运营设计域（ODDs）。
• 伦理与安全检查清单，用于负责任的情景生成，涉及偏见、隐私和人为因素的考量。
• ODD 覆盖图与难度模式，可视化当前方法在不同驾驶场景（城市、高速、恶劣天气等）以及情景复杂性方面的覆盖程度。
• 识别出三个持续的研究空白：缺乏标准化评估指标、伦理/人为因素整合不足，以及多模态/ODD 特定覆盖不足。

方法论

1. 系统文献检索 – 作者在主要数据库（IEEE Xplore、ACM DL、Scopus）中使用围绕“ADS 测试”“场景生成”“AI”的关键词进行查询。筛选 2015‑2025 年的论文，得到 31 篇主要研究。
2. 分类 – 将每项研究按其底层技术（专家知识、本体、自然数据、GAN、扩散模型、LLM、强化学习等）以及支持的模态（单传感器 vs. 多模态）进行分类。
3. 比较综合 – 作者构建了一个矩阵，将方法与评估标准（真实性、多样性、安全关键性、计算成本）交叉对应。
4. 差距分析 – 通过将矩阵与新提出的分类法叠加，突出当前研究的不足，尤其是缺乏标准度量和伦理保障。
5. 交付成果 – 将分类法、检查清单和 ODD 图谱提炼为可直接被研究者或工业团队采用的可操作成果。

结果与发现

作者们总结道，基于 AI 的生成器显著提升了场景的多样性和可扩展性，但社区仍缺乏标准化、可复现的评估指标和伦理防护措施。

实际意义

• 加速测试流水线 – 开发者可以将生成模型接入仿真环境（如 CARLA、LGSVL），自动填充高风险边缘案例到测试套件中，降低对昂贵路测里程的依赖。
• 持续安全回归 – 通过强化学习或扩散模型，随着 ADS 软件的演进可以即时生成新场景，实现类似“持续集成”的安全测试。
• 更好的 ODD 验证 – ODD 覆盖图帮助产品经理确认系统预期的运行域（例如夜间城市驾驶）在发布前已得到充分测试。
• 伦理合规 – 检查清单提供了一系列具体问题（训练数据偏差、事故记录隐私、人因真实性），可纳入内部 QA 流程或监管提交。
• 基准测试与竞赛 – 分类法和难度框架为开放挑战（如 CVPR/ICRA 的“场景生成赛道”）奠定基础，使各团队能够在统一平台上比较方法。

限制与未来工作

• Metric vacuum – 虽然论文强调需要标准化的度量指标，但并未提出具体的指标，导致社区必须自行定义。
• Data dependency – AI 生成器仍然依赖大规模、高质量的数据集；在多样化传感器记录方面的缺口会使生成的场景产生偏差。
• Human‑factor modeling – 伦理和安全检查清单属于高层次描述；对驾驶员行为、行人意图或文化驾驶规范的细致模型仍未得到充分探索。
• Real‑world validation – 大多数评估方法仅在仿真环境中测试；弥合仿真到真实世界的差距（例如通过 domain adaptation）仍是一个开放的研究方向。

未来的工作应聚焦于建立 benchmark suites with agreed‑upon metrics、扩展 multimodal datasets（尤其是针对恶劣天气和罕见 ODDs 的数据），并整合 human‑in‑the‑loop 验证，以确保 AI 生成的场景不仅多样，而且能够忠实地反映真实世界的安全挑战。

作者

• Ji Zhou
• Yongqi Zhao
• Yixian Hu
• Hexuan Li
• Zhengguo Gu
• Nan Xu
• Arno Eichberger

论文信息

• arXiv ID: 2512.15422v1
• Categories: cs.SE
• Published: 2025年12月17日
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