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一、自动驾驶系统级测试的基础理论 1.1 自动驾驶测试场景的构成 1.1.1 构成框架 *该图引用国汽智联材料 1.1.2 场景来源 真实浅谈驾驶记录场景 专家经验构建场景（先验知识） 1.1.3 真实驾驶场景来源 真实驾驶场景处理流程： *该图引用国汽智联材料 车端记录场景： *该图引用国汽智自动联材料 场景记录场景： *该图引用国汽智联材料 专家经验构建： 1.2 通过多个分析维度构建自动泊车测试用例框架 *该图引用论文《智能汽车自主泊车系驾驶统测试方法》蒙昊蓝等 1.3 由测试场景演变出具体的测试用例 *该图引用丰田研究员会议材料 1.4 整车系统级测试工作的开展 由对的人，在对的地点，对系统待测试的车辆，使用准确的测试工具，安全的开展测试，详细的记录测试过程。 1.5 分析测试结果的原则 1.5.1 SOTIF——开发原则 1.5.测试2 SOTIF——开发目标（安全导向、功能导向） 1.5.3 接管严重性等级划分 “接管”定义、分类、命名： I类接管：不接管会碰撞 在系统设计运行范围（O浅谈DD）之内，不处理就会发生碰撞时，引发的接管； 由于自动驾驶系统设计不足，违反法律法规要求时，引发的接管 II类接管：不接管会碰撞 在系统设计自动运行范围（ODD）之外，不处理就会发生碰撞时，引发的接管 III类接管：不接管不会碰撞，但不属于误接管 由于自动驾驶系统设计不足，发生自车驾驶行为驾驶不符合人类预期、道德情感等要求时，引发的接管 系统降级和退出接管机制触发，经过系统提醒后的接管 IV类接管：不接管不会碰撞的误接管 无危险时，人类误触系统发引发的接管、人类手动驾驶 1.6 分层测试和工具链 1.6.1 分层测试 *该图引用中汽中心会议材料 1.6.2 测试工具链 *该图引用中汽中心会议测试材料 二、测试和数据 2.1 测试驱动开发体系 2.2 测试和数据的关系总结 目前AI是以深度学习为主流技术，该技术需要有算法模型和数据。 对于数据来说，需浅谈要满足几个条件： 数据的标注方式适用于数据驱动的算法模型 数据需要在应用场景中有合理分布 算法表现不好的方面，需要有对应数据不断扩充 测试和数自动据的关系总结： 测试结果给收集数据的指明方向，提供了筛选方法论 测试提供了海量数据，SOP前后均可以进行测试数据的收集，自建车队采集、量产车队数据采驾驶集 测试提供了工具链，如：Trigger（record，lable）、Visualization（analyse、debug）、Test系统 Automation等
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