自动驾驶技术,4人发一篇Nature Communications!

自动驾驶技术的规模化部署，核心前提是建立可靠的安全验证体系，而测试用例的设计直接决定验证的有效性和效率。真实驾驶环境包含复杂多变的路况、交通参与者及突发场景，且安全关键场景（如极端天气、突发碰撞风险）发生率极低，给自动驾驶系统的全面验证带来巨大挑战。

当前自动驾驶验证面临两大核心瓶颈：一是难以设计出既贴合真实驾驶场景、又能覆盖高风险极端场景的测试用例，传统采样方法要么缺乏代表性，无法反映真实驾驶分布，要么难以捕捉稀缺的长尾高风险场景；二是验证过程效率低下，若盲目测试大量场景，会耗费巨额成本，且无法实现不同系统与人类驾驶性能的公平对比。因此，开发一种兼顾代表性与覆盖性、高效可行的测试用例采样方法，成为推动自动驾驶系统安全验证标准化、规模化，加速技术落地的关键。

弗吉尼亚理工学院Feng Guo等人针对自动驾驶系统验证中测试用例设计难、效率低的瓶颈，基于大规模自然驾驶研究数据，提出核测试用例采样方法，构建了高效、标准化的安全验证框架，解决了代表性与覆盖性难以兼顾的难题。

该方法的核心创新在于双重筛选标准的协同设计：以大规模自然驾驶数据为基础，通过核采样技术，筛选出同时满足代表性和覆盖性的测试用例——代表性确保用例贴合真实驾驶场景的分布，覆盖性则精准捕捉高风险极端长尾场景。实验验证表明，该方法仅需筛选有限数量的测试用例，就能同时实现长尾场景的有效捕捉和自然驾驶分布的精准逼近，大幅提升验证效率。此外，该采样框架可实现稳健的事故率估计，为人类驾驶与不同自动驾驶系统的性能对比提供了公平基准，解决了传统验证中对比不公的问题。

综上，本研究提出的核测试用例采样方法，突破了传统自动驾驶验证的局限，建立了标准化、可扩展的安全验证体系。该方法不仅提升了验证效率和可靠性，还能加速自动驾驶系统的开发与部署，增强公众和监管机构对技术安全性的信任，为自动驾驶技术的规模化落地提供了重要的技术支撑。

https://www.nature.com/articles/s41467-026-69675-8