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演讲摘要：自动驾驶系统是高度复杂的软硬件系统，主要由感知、决策和控制三个模块组成。自动驾驶系统所处的运行环境高度复杂且多变，安全性尤为重要。因此，在部署到现实交通之前，需要进行全面而充分的测试与评估。在现实世界中测试自动驾驶系统，存在场景构建成本高、时间消耗大、存在事故隐患的问题。相比之下，基于虚拟场景的仿真测试具有构建成本低、灵活性强、场景可复现且无事故隐患的优势。根据相关调研统计，目前自动驾驶算法测试大约90%通过仿真平台完成，9%在测试场地完成，1%通过实际路测完成。本次报告主要介绍我们在自动驾驶仿真测试方面的研究进展，包括：基于多目标搜索的关键场景生成方法和基于交通事故影响因素挖掘的关键场景生成方法。
讲者简介：吴国全，博士，中科院软件所研究员、博士生导师，中国科学院大学岗位教授，CCF高级会员，CCF服务计算专委会执行委员。主要研究方向为软件工程、软件测试与维护、软件可靠性等。目前主要关注无人自主系统仿真测试与验证、基于 SOA 架构的汽车软件可靠性保障等。主持参与多项国家自然科学基金、国家重点研发计划项目和国家高技术研究发展计划(863计划)项目，与国内多家企事业单位（南方电网、中软、北京市交通委等）开展项目合作。在 TSC、JSS、JCST、ICSE、FSE、ASE、ICSME、ISSRE、ICWS、ICST 等国内外重要学术期刊和会议发表论文 50 余篇，获中科院软件所优秀青年科技人才、广东电网科技进步二等奖、中国电力企业联合会电力科技创新奖一等奖、北京市科技进步奖二等奖。
首届CCF中国智能汽车学术年会（CIVS 2023）
本期嘉宾
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