Page 234 - 《软件学报》2026年第4期

田浩翔 等: 基于路网建模的自动驾驶关键场景生成与自适应演化方法 1675

[6]
述), 结合美国国家公路交通管理局 (NHTSA) 对交通场景的文字描述, 确定了场景信息提取与定义所包含的关键
元素: (1) 道路类型、车道数和路面条件; (2) 时间; (3) 天气; (4) 主车行为; (5) 从车数量、类型和行为; (6) 行人数
量和行为; (7) 交通信号和标志. LEADE 使用的 prompt 提示如下所示.

You are an autonomous driving expert specializing in identifying dynamic objects in traffic scenarios. I will give you a
scenario description file. Please use concise and structured language to extract the following elements (if given) in the
scenario:
(1) Road: road type, number of lines, traffic signals, speed limits;
(2) Time and weather: time of the day, weather conditions;
(3) Ego vehicle: driving behavior;
(4) Vehicles: number of vehicles, vehicle types, driving behaviors of vehicles, lanes and relative positions of behaviors’
starting and ending positions.
(5) Pedestrians: number of pedestrians, actions of pedestrians, lanes and relative positions of actions, starting and ending
positions.

测试需求提取 基于路网建模的场景生成 场景自适应演化

仿真平台
路网建模 自适应 自适应选择 场景关键度
交叉
构建抽象场景 主车轨迹偏差
自适应 自适应编译 评估细粒度 参与者轨迹差异度
突变
场景覆盖度
具体场景 自动驾驶系统
图 1 LEADE 框架图

以下通过一个示例来表达测试需求: 在一个晴天的交叉路口, 主车 (场景中连接被测自动驾驶系统的车辆)
需向右转, 一辆卡车在旁边对向车道行驶, 一辆 SUV 从左侧横穿路口, 一辆车停在路口对面, 一个行人从右侧过
马路. 基于输入的文本, LEADE 将每个场景元素被解析为一个元组. 所给示例的抽象场景的结构化内容如图 2
所示.

图 2 抽象场景示例

抽象场景的关键元素如下.
(1) 环境: 描述场景中的时间 (如白天或夜晚) 和天气 (如晴天或雨天), 用于定义具体场景的驾驶环境.
(2) 道路条件: 包括道路类型 (如交叉路口或高速公路) 和交通信号 (如交通信号灯), 定义场景中的道路特征.
(3) 主车任务: 描述主车 (连接被测自动驾驶系统的车辆) 在场景中的驾驶任务, 包括驾驶动作 (如转弯) 和行
驶方向 (如向右转). 生成的具体场景将模拟主车与自动驾驶系统之间的交互.
(4) 从车: 描述场景中的非自动驾驶控制的车辆 (从车), 包括车辆类型 (如 SUV 或卡车)、运动动作 (如变道)、
相对于主车的位置和方向 (如左前方).