Page 107 - 《软件学报》2025年第8期

3530 软件学报 2025 年第 36 卷第 8 期

the 19th IEEE Int’l Conf. on Intelligent Transportation Systems. Rio de Janeiro: IEEE, 2016. 1470–1475. [doi: 10.1109/ITSC.2016.
7795751]
[35] Klück F, Zimmermann M, Wotawa F, Nica M. Genetic algorithm-based test parameter optimization for ADAS system testing. In: Proc. of
the 19th IEEE Int’l Conf. on Software Quality, Reliability and Security. Sofia: IEEE, 2019. 418–425. [doi: 10.1109/QRS.2019.00058]
[36] Du P, Driggs-Campbell K. Finding diverse failure scenarios in autonomous systems using adaptive stress testing. SAE Int’l Journal of
Connected and Automated Vehicles, 2019, 2(4): 241–251. [doi: 10.4271/12-02-04-0018]
[37] Corso A, Du P, Driggs-Campbell K, Kochenderfer MJ. Adaptive stress testing with reward augmentation for autonomous vehicle
validation. In: Proc. of the 2019 IEEE Intelligent Transportation Systems Conf. Auckland: IEEE, 2019. 163–168. [doi: 10.1109/ITSC.
2019.8917242]
[38] Ding WH, Chen BM, Li B, Eun KJ, Zhao D. Multimodal safety-critical scenarios generation for decision-making algorithms evaluation.
IEEE Robotics and Automation Letters, 2021, 6(2): 1551–1558. [doi: 10.1109/LRA.2021.3058873]
[39] Li JK, Deng WW, Ren BT, Wang WQ, Ding J. Automatic driving edge scene generation method based on scene dynamics and
reinforcement learning. Automotive Engineering, 2022, 44(7): 976–986 (in Chinese with English abstract). [doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.
2022.07.004]

附中文参考文献:
[18] 李博. 面向自动驾驶场景的建模、仿真生成及验证方法研究 [硕士学位论文]. 上海: 华东师范大学, 2022. [doi: 10.27149/d.cnki.
ghdsu.2022.005494]
[19] 邓伟文, 李江坤, 任秉韬, 王文奇, 丁娟. 面向自动驾驶的仿真场景自动生成方法综述. 中国公路学报, 2022, 35(1): 316–333. [doi:
10.3969/j.issn.1001-7372.2022.01.027]
[39] 李江坤, 邓伟文, 任秉韬, 王文奇, 丁娟. 基于场景动力学和强化学习的自动驾驶边缘测试场景生成方法. 汽车工程, 2022, 44(7):
976–986. [doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2022.07.004]

杜德慧(1979－), 女, 博士, 教授, 博士生导师, 朱珍珍(1995－), 女, 硕士生, 主要研究领域为可
CCF 高级会员, 主要研究领域为可信软件, 信息 信软件, 自动驾驶场景生成.
物理融合系统建模与验证, 人工智能安全可信理
论及验证.

叶振(1997－), 男, 博士生, 主要研究领域为人工 李家蕴(1997－), 女, 硕士生, 主要研究领域为机
智能系统的可信建模与验证, 自动驾驶系统测 器学习, 遗传算法, 自动驾驶场景生成.
试, 多智能体强化学习.

郑成行(2000－), 男, 硕士生, 主要研究领域为深
度学习, 优化算法, 自动驾驶场景生成.