Automatické generování testů pro validaci systémů ADAS
Automated ADAS test development
Type of document
diplomová prácemaster thesis
Author
Danielle Audrey Fotso Fokam
Supervisor
Jirovský Václav
Opponent
Vaculín Ondřej
Field of study
Advanced PowertrainsStudy program
Master of Automotive EngineeringInstitutions assigning rank
ústav automobilů, spalovacích motorů a kolejových vozidelRights
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Show full item recordAbstract
Zajištění nebo zaručení bezpečnosti autonomních systémů zůstává pro výrobce automobilů jednou z hlavních výzev, zejména proto, že technologie zabudované do těchto systémů jsou stále složitější. Výsledkem je, že zkušební metody k jejich validaci a tím k zajištění jejich bezpečnosti musí být nejúčinnější a nejúčinnější. Právě v tomto pořadí myšlenek jsem byl pověřen tématem týkajícím se "optimalizace procesu validace ADAS - AD". Moje práce se zabývala automatickým generováním testovacích scénářů pro validaci funkcí ADAS a také zlepšením nástroje pro výsledky testů po zpracování. Pro generování scénáře byl použit stochastický přístup využívající algoritmus Markov Chain Monte Carlo, založený na definované sadě parametrů, které by mohly ovlivnit komponenty podle konkrétní funkce a jejich pravděpodobnosti výskytu. Ensuring or guaranteeing the safety of autonomous systems remains one of the major challenges for car manufacturers, especially as the technologies embedded in these systems become more and more complex. As a result, test methods to validate them and thus guarantee their safety must be the most efficient and effective. It is in this order of thought that I was entrusted with the subject relating to the "optimisation of the ADAS - AD validation process". My work was on the automatic generation of test scenarios for the validation of ADAS functions, as well as the improvement of the tool for post-processing test results. A stochastic approach using the Markov Chain Monte Carlo algorithm has been used for scenario generation, based on a defined set of parameters that could influence the components according to a specific function and their probabilities of occurrence.
Collections
- Diplomové práce - 12120 [429]