蒲戈光

（華東師范大學(xué)軟件工程學(xué)院 上海 200062）

無人駕駛是未來交通的必然.當(dāng)今，無人駕駛汽車在限制場景中已經(jīng)展示出廣泛的應(yīng)用前景，如園區(qū)的物流配送、礦區(qū)的自動(dòng)運(yùn)載、固定路線的垃圾清除等.在無人駕駛的大規(guī)模應(yīng)用之前，急需解決的挑戰(zhàn)是無人駕駛的安全性.全球各國已經(jīng)充分意識(shí)到了無人駕駛安全的重要性，不僅發(fā)布了多角度的無人駕駛安全技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，也出臺(tái)了相關(guān)政策用以規(guī)范無人駕駛車輛的安全管理.黑盒驗(yàn)證是提高無人駕駛系統(tǒng)安全性的關(guān)鍵解決途徑.黑盒驗(yàn)證是指無人駕駛的軟硬件研發(fā)完成之后，對其系統(tǒng)進(jìn)行測試確認(rèn)，最大程度保證其系統(tǒng)安全性.黑盒驗(yàn)證可以使用硬件在環(huán)測試，也可以使用軟件模擬硬件進(jìn)行仿真測試.仿真測試不但能高效地發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的安全性問題，也能極大地節(jié)約研發(fā)成本.復(fù)旦大學(xué)的楊珉教授團(tuán)隊(duì)在無人駕駛的安全性方面做了深入探索，并對仿真模糊測試技術(shù)進(jìn)行了回顧與展望.

顯然，仿真測試的有效性直接由虛擬場景配置的質(zhì)量決定，即測試人員能否設(shè)計(jì)出易導(dǎo)致無人駕駛安全事故的虛擬場景.設(shè)計(jì)事故場景絕非易事，究其原因是因?yàn)樘摂M場景中包含著種類豐富的待配置要素，如天氣環(huán)境、道路地圖和交通車流等，這些要素的排列組合將構(gòu)成難以估量的場景搜索空間.為有效應(yīng)對該難題，前沿的學(xué)術(shù)工作正嘗試將傳統(tǒng)的模糊測試技術(shù)與仿真測試相結(jié)合，構(gòu)成面向無人駕駛系統(tǒng)的仿真模糊測試.該技術(shù)的基本原理如下：給定數(shù)量有限的初始場景配置，通過類模糊測試的變異操作來自動(dòng)調(diào)整種子場景中的可配置要素（如將天氣參數(shù)由晴天變更為雨天），以此源源不斷地生成新的更易導(dǎo)致事故的場景配置.基于上述原理，仿真模糊測試技術(shù)即可自動(dòng)化地探索龐大的場景搜索空間，并從中挖掘出易導(dǎo)致無人車事故的駕駛場景.

仿真模糊測試工作已在無人駕駛系統(tǒng)的安全測評中初見成效，但面向該技術(shù)的研究仍在起步階段，相關(guān)的研究成果還無法系統(tǒng)性地緩解無人駕駛系統(tǒng)的功能安全問題.在此背景下，楊珉教授團(tuán)隊(duì)撰寫的論文“面向無人駕駛系統(tǒng)的仿真模糊測試：現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)與展望”一文首先梳理了仿真模糊測試的基本架構(gòu)以及研究現(xiàn)狀，隨后總結(jié)了已有工作的不足與面臨的挑戰(zhàn)，并最終提出了針對性的優(yōu)化方案.為驗(yàn)證這些優(yōu)化方案的有效性和先進(jìn)性，該文進(jìn)一步將其用于主流開源無人駕駛系統(tǒng)Apollo 和Autoware 的安全評測中.結(jié)果顯示，這些方案可以極大地提升現(xiàn)有仿真模糊測試技術(shù)的事故挖掘與分析能力.在此基礎(chǔ)上，該文進(jìn)一步展望了該領(lǐng)域中可能的研究方向，為后續(xù)工作提供指導(dǎo)性建議.

面向無人駕駛系統(tǒng)的仿真模糊測試是一種極具前途的安全保障技術(shù).通過對該技術(shù)的回顧與展望，將會(huì)給從事無人駕駛安全的研究人員提供新視角.我相信，仿真模糊測試不會(huì)是無人駕駛安全性保障的唯一技術(shù)，希望本文能夠啟發(fā)廣大科研人員，進(jìn)一步對無人駕駛的安全性進(jìn)行深入與持久的研究與探索，以發(fā)現(xiàn)更加有效的無人系統(tǒng)的安全性保障技術(shù).通過安全性技術(shù)的創(chuàng)新與無人駕駛產(chǎn)業(yè)的迭代，無人駕駛汽車大規(guī)模落地也許就在不久的將來.