仿真测试自动化 车企缩短开发周期的必由之路

仿真测试自动化为何成为汽车开发的必选项

如今，在具备快速迭代特性的智能汽车当下，仿真测试自动化已然不再是那种可选择的工具，而是摇身一变成为了研发流程里的关键核心部分。它借助软件去模拟真实的驾驶环境以及车辆动力学，于虚拟空间之内达成大量的测试工作，极大地缩减了开发周期，还降低了道路测试所存在的风险以及成本。对于任意一家既追求交付速度且又重视产品安全的车企来讲，理解并运用仿真测试自动化乃是参与市场竞争不可或缺的基本门槛。

仿真测试能替代多少实际路测

这乃是一个工程师们最为常问的问题，置于当前的技术水平之视角下，仿真测试无法百分之百完全取代实际路测，然而却能够对涵盖百分之七十以上数额的重复性场景以及极端工况予以覆盖。诸如自动驾驶算法里的感知融合、决策控制，全然能够于仿真平台之中运行数百万公里的测试数据。实际路测则更多地侧重于对身处真实物理环境之下的传感器可靠性予以验证，以及法规层面的最终验收负责。两者呈现的是互补关系，并非替代关系。

自动化测试如何保证场景覆盖率

所涉场景的丰富程度，是直接对测试效果起到决定作用的。自动化测试的关键要点，在于构建场景库，而这又需要从自然驾驶数据里提取典型工况，并且人为去构造事故场景以及边缘情况。我们会于仿真软件当中定义道路类型、交通参与者行为、天气光照变化等参数，接着借助自动化脚本批量付诸那般组合的运行。当下业内已然能够达成在一个晚上执行上万种场景，这于物理世界而言是根本无法想象的。

实施仿真自动化常见的难点

好多团队于推行进程里会碰到两个实际问题，其一为模型精度，要是车辆动力学模型以及传感器模型并非足够精准，那么测试结果便没有参考价值，而这就得持续借助真实采集的数据去标定模型；其二是工具链的打通，于从场景管理、仿真运行直至结果评价的整个过程中，各个软件之间的数据接口常常是割裂的，要去做二次开发或者定制化集成，才能够切实跑通自动化流程。

从持续集成到持续测试的演变

随软件定义汽车不断深入，测试得与开发流程深度相融合。当下做法是将仿真测试集成于CI/CD流水线中，每逢开发人员提交一回代码，自动化系统便会即刻触发一轮冒烟测试以及回归测试。此机制确保任何代码改动能于半小时内获初步验证，避免问题积攒至后期，令测试向左迁移，真达成了质量内建。

于你推进测试自动化进程期间，所碰到的最为重大的阻碍究竟是技术方面的瓶颈，还是团队协同之上的问题？欢迎于评论区去分享你的经验，要是觉着本文对你存有帮助，可别忘了点赞并分享给更多的同行。