論文の概要: Fine-grained Testing for Autonomous Driving Software: a Study on Autoware with LLM-driven Unit Testing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09866v1
• Date: Thu, 16 Jan 2025 22:36:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-20 17:59:09.614609
• Title: Fine-grained Testing for Autonomous Driving Software: a Study on Autoware with LLM-driven Unit Testing
• Title（参考訳）: 自律運転ソフトウェアのきめ細かいテスト--LLM駆動単体テストを用いたオートウェアの研究
• Authors: Wenhan Wang, Xuan Xie, Yuheng Huang, Renzhi Wang, An Ran Chen, Lei Ma,
• Abstract要約: 本稿では、自律運転システム(ADS)ソースコードに対するテスト、特に単体テストに関する最初の研究について述べる。 大型言語モデル(LLM)による人書きテストケースと生成事例の両方を解析する。 AwTest-LLMは,テストカバレッジを向上し,テストケースパス率をAutowareパッケージ間で改善するための新しいアプローチである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.067489008051208
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Testing autonomous driving systems (ADS) is critical to ensuring their reliability and safety. Existing ADS testing works focuses on designing scenarios to evaluate system-level behaviors, while fine-grained testing of ADS source code has received comparatively little attention. To address this gap, we present the first study on testing, specifically unit testing, for ADS source code. Our study focuses on an industrial ADS framework, Autoware. We analyze both human-written test cases and those generated by large language models (LLMs). Our findings reveal that human-written test cases in Autoware exhibit limited test coverage, and significant challenges remain in applying LLM-generated tests for Autoware unit testing. To overcome these challenges, we propose AwTest-LLM, a novel approach to enhance test coverage and improve test case pass rates across Autoware packages.
• Abstract（参考訳）: 自律運転システム(ADS)のテストは、信頼性と安全性を確保するために重要である。 既存のADSテストはシステムレベルの振る舞いを評価するシナリオの設計に重点を置いているが、ADSソースコードのきめ細かいテストは比較的ほとんど注目されていない。 このギャップに対処するために、ADSソースコードのテスト、特に単体テストに関する最初の研究を紹介する。 本研究は,産業用ADSフレームワークであるAutowareに焦点を当てた。 人手によるテストケースと大規模言語モデル(LLM)によるテストケースを解析する。 以上の結果から,オートウェアの人手によるテストケースは限定的なテストカバレッジを示し,LLM生成テストを自動ウェア単体テストに適用する上で大きな課題が残ることが明らかとなった。 これらの課題を克服するために、テストカバレッジを高め、Autowareパッケージ間のテストケースパス率を改善する新しいアプローチであるAwTest-LLMを提案する。

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