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2024年6月17日，来自上海科技大学的助理教授陈宇奇老师来到复旦大学江湾校区交叉二号学科楼，分享了题为“ACAV: A Framework for Automatic Causality Analysis in Autonomous Vehicle Accident Recordings”的讲座。
陈宇奇老师在讲座中首先强调了自动驾驶系统安全性的重要性，他提出，随着自动驾驶技术的发展和应用，确保系统的安全性已成为整个行业的重要课题。他提到，尽管自动驾驶系统在提高道路效率和减少人为错误方面具有巨大潜力，但近年来的一些事故也暴露了现有技术在安全性方面的不足。
接着，陈宇奇老师回顾了目前自动驾驶领域的一些关键研究和实践，包括使用高保真模拟器进行大规模测试验证、基于搜索和采样技术生成测试案例，以及通过模糊测试发现潜在的安全违规行为。他提出，尽管这些方法在发现系统潜在问题方面取得了一定的成效，但它们往往缺乏对事故发生深层次原因的分析能力。手动解析这一过程不仅耗时巨大，而且极为繁琐。鉴于此，亟需一种自动化因果推理解决方案，以便开发者能高效精准地锁定并分析违规行为的根本原因，从而加速系统安全性的优化与提升。
在此基础上，陈宇奇老师介绍了他所带领的团队近期的研究成果——ACAV框架。陈宇奇老师以一个违规行为为例，介绍了ACAV框架的工作流程，首先采用特征提取技术，将自动驾驶系统模块间的交互信息转化为向量化数据，然后利用加权投票机制对事故记录进行简化，剔除与事故无关的帧。接着，框架依据安全规范识别出安全关键帧，并运用因果分析工具CAT对Station-Time图进行深入分析，从而识别事故的因果链。
在报告结束时，实验室老师和同学结合自身研究方向，针对自动驾驶汽车事故根因分析的研究难点和未来发展趋势，与陈宇奇老师进行了热烈和深入的讨论。
演
讲
者
简
介
陈宇奇博士目前为上海科技大学助理教授，博士生导师。博士毕业于新加坡科技与设计大学，师从孙军教授。陈宇奇博士的研究领域涵盖物理信息融合系统(CPS)、软件工程、形式化方法等多个领域。目前在SP、POPL、ICSE、FSE等多个顶级期刊会议上发表论文20余篇。此外，还担任了IEEE TSE、TOSEM、EEE TC等多个顶级期刊的审稿人以及ISSTA和TASE的程序委员会成员。
供稿：罗嘉骐
排版：gbf
审核：张琬琪、戴嘉润、邬梦莹
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