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自动驾驶测试场景中的自然语言描述与自动生成技术.docx
资料介绍
自动驾驶测试场景中的自然语言描述与自动生成技术
摘要：自然语言描述与自动生成技术正在改变自动驾驶测试场景的构建方式，使测试工程师能够用自然语言描述场景，系统自动生成对应的仿真场景。本文系统分析了自然语言描述驱动场景生成的技术方法，涵盖场景语义解析、场景参数化、大语言模型应用、场景库检索以及生成场景的验证，深入探讨了该技术在自动驾驶测试效率提升中的工程价值。
一、引言
在自动驾驶测试验证中，场景的构建是核心环节。传统的场景构建方式需要测试工程师通过图形界面或脚本语言手动配置场景参数，效率低、耗时长。自然语言描述与自动生成技术使测试工程师能够用自然语言描述测试场景，系统自动理解描述并生成对应的仿真场景，大幅提升了场景构建的效率。2026年，大语言模型在场景描述理解中的应用使自然语言驱动场景生成成为可能，部分头部企业已将该技术集成到测试平台中。
二、场景语义解析
2.1 实体识别
场景语义解析从自然语言描述中识别场景的关键实体，包括道路、车辆、行人、交通标志、天气条件等。实体识别通过命名实体识别技术实现，从文本中提取实体名称与属性。
2.2 关系抽取
场景语义解析抽取实体之间的关系，包括空间关系、运动关系与逻辑关系。描述中前方200米处有一辆慢速行驶的卡车，系统需要解析出前方200米是空间关系，慢速行驶是运动关系。
三、场景参数化
3.1 参数映射
场景解析的结果需要映射到场景模板的参数中。场景模板定义了场景的结构与可配置参数，参数映射将解析出的实体与关系赋值给对应的参数。
3.2 默认值填充
自然语言描述中可能遗漏某些参数，系统通过默认值填充缺失的参数。默认值根据场景类型与常识确定，确保生成的场景完整可用。
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