Pegasus学习总结
Pegasus简介
Pegasus（建立普遍接受的质量标准、工具和方法以及场景和指南）是由德国联邦经济事务和能源部赞助的高级自动驾驶功能研究项目，研究了用于验证和确认高度自动化驾驶功能的新方法(SAE等级3+)(汽车工程师协会，2014))。
Pegasus组成
Pegasus方法由五个基本元素，21个步骤组成：
说明：
1）整个方法流程从左下到左上逆时针执行，由五个基本元素组成，包括：1）数据处理；2）需求定义； 3）数据库； 4）自动驾驶功能评估； 5）安全论证
2）五个部分又细分为21个步骤，菱形的是处理过程，圆柱形是数据或者文本知识
3）左边是安全论证，右边是自动驾驶功能验证的证据处理过程，将两边的结果进行比较，从而论证自动驾驶功能的安全（声明做出贡献）。
4）在每种情况下，它们都包含来自前一个流程步骤的结果，因此是随后的下一个步骤的主要基础，这些容器包括数据处理和需求元素中的抽象知识和预处理数据；数据库元素中的测量数据、逻辑场景和逻辑测试用例；高度自动化评估的元素中的具体测试用例、测试数据、测试结果和安全声明。在流程步骤中，使用不同的方法根据输入创建新的输出信息，例如重构事故信息。
5）基于V模型开发过程的不同阶段上，将测试场景进行如下的分类：
类型1：功能场景
对应开发过程的概念阶段，基于Pegasus的六层模型用自然语言对场景进行描述，其中包含动态交通参与者、静态道路以及环境等.
层1：路(几何、…)
层2：道路设施及规则(交通标志，…)
层3：临时改造和事件(道路建设、…)
层4：移动对象(交通相关对象，如:车辆、行人、……相对于被测车辆的移动)
层5：环境条件(光线、天气、…)
层6：数码信息(V2X，电子地图，...)
类型2：逻辑场景
对应开发过程的系统开发阶段，包括用于场景表示状态值的参数范围.(定义状态值边界)。
场景模型的一些参数是固定的，而一些参数是可变的。构造逻辑场景的一个例子是通过可参数化，分解第四层模型。
类型3：具体场景
对应开发过程的测试阶段，对每个状态值单独取值.
6）需求定义元素基于不同类型的抽象知识定义自动驾驶功能的需求，结果是HAD评估的过程指标和指南；
7）数据处理元素基于抽象知识识别与测试对象相关的系统逻辑场景，并将现有记录的数据/以前执行的场景转换为通用格式。
8）数据库元素的接收来自需求定义和数据处理过程结果（主要包括元素需求定义、数据处理结果和HAD评估的过程指标和指南），并将PEGASUS数据，逻辑场景/参数和逻辑测试用例存储在对应数据容器中。
9）高级自动驾驶功能评估元素主要由具体测试用例生成、测试执行、测试评估和安全声明的发布组成。
首先，应用测试概念和各种变化的方法，将逻辑测试用例派生具体测试用例，并存储在具体测试用例容器中。
其次，数据库中的逻辑场景在仿真中执行，挑选出关键场景，然后在试验场/开发场中进行进一步验证；测试用例执行的结果存储在数据容器测试数据中。测试数据以信号的形式描述了与测试执行有关的信息。这些信号的格式与PEGASUS格式的数据相同。
接着，使用不同的度量评估测试数据，并将测试数据分组。基于测试结果，开始迭代评估，如果结果满足一定的标准，迭代的评估过程就会中断，被评估的测试结果就会存储在测试结果数据容器中。
最后，基于每个标准的结果，提出一个方法来决定一个测试用例是否通过了预先定义的行为标准。风险评估结果与安全声明一起存储在数据容器中。
10）论证元素包括安全论证和生成的安全声明的应用
11）逻辑场景来源：
来源一：基于抽象知识进行场景的系统识别来定义系统逻辑场景，其中抽象知识包括法律法规/标准，指南等文本文件。
识别方法：
方法1：基于文本的场景生成，它使用指南的知识组合确定所有可能的场景；
方法2：自动化风险的识别，发现新的场景
方法3：基于专家的方法，它识别围绕测试对象的导致事故的场景
来源二：数据重构，数据来源：真实的试驾、仿真、模拟器研究、开放道路测试(FOT)、自然驾驶研究或事故数据。
12）逻辑测试用例
逻辑测试用例包括逻辑场景和评估标准. 评估标准需求定义的结果，其中HAD评估定义了不同的指标。
总结
综上所述，Pegasus方法论中，分别从数据处理、需求定义、数据库、自动驾驶功能评估和安全论证五个方面对汽车智能驾驶系统产品进行有效的测试，验证和确认。基于Pegasus的六层模型，逻辑场景用自然语言对场景进行描述，其中包含动态交通参与者、静态道路以及环境等；逻辑场景来源抽象知识或者数据重构；通过分解功能场景的第四层，可得到逻辑场景。评估标准由需求定义而来，逻辑测试用例包括逻辑场景和评估标准。具体测试用例由逻辑测试用例应用测试概念和各种变化的方法派生而来。
更多关于Pegasus的信息参见https://www.pegasusprojekt.de/en/about-PEGASUS
