2021年6月3日18:00，TOPS课题组第93期组会在通达馆A436线上线下同时召开。本次组会由20级硕士生陈秋冰就《基于自适应搜索的智能汽车故障注入研究》为主题进行了汇报。线上线下的与会成员包括孙剑教授、田野副教授及课题组全体同学。

汇报主题

主讲人陈秋冰指出通过引入故障来测试自动驾驶系统面对故障的恢复能力，对智能汽车测试有着重要意义，该领域的研究存在驾驶系统复杂、参数空间爆炸、故障特征未知、计算效率低下等难点。

汇报环节

基于以上困难，陈秋冰提出可以使用自适应搜索的方法来获得使边界场景变危险的故障空间，然后分别从场景构建和故障注入、代理模型、基于代理模型的自适应搜索以及关键错误和非关键错误边界四个方面详细介绍了该方法的算法流程和技术细节，并基于该方法设计了不同的测试场景进行了详细的分析和比较。

提问环节

参会同学就陈秋冰的研究展开了激烈讨论。邱树涵就故障的发生形式和注入方式提出疑问；周东浩对搜索的终止条件和算法的全局搜索能力进行提问；赵晓聪认为信息攻防领域的部分方法可以用来解决该问题，并就故障的产生方式给出了建议；邵英豪建议可以对现有自驾系统与不同车型进行匹配，使用该方法以优化车型为目的进行故障注入测试；李政就方法细节和陈秋冰展开讨论；周华骏针对搜索目的和方法的应用地位提出了自己的见解；张赫则指出可以从错误积累的角度丰富该研究的结论。

会议最后，孙剑教授对陈秋冰同学的研究工作表示了肯定，同时针对研究的创新点和文献综述等方面提出了改进意见。田野副教授详细介绍了本工作的背景，并就该研究的意义和下一步计划进行展望。

最近更新：2021年6月19日 16:15:28