几十年来,V型图一直是工业实践中采用的设计和验证 方法。
汽车制造商正在竞相打造互联化、自动化、共享化且电动化 (CASE)的新型汽车,但随着汽车复杂性不断加剧,需要更 严格的测试要求来确保绝对的安全性,而这一需求正在使 一部分设计与测试工作向V型图的左侧移动,即shift left。 推动这一转变的,是汽车中运行的大量软件、大量的测试用 例和未知情况,以及对汽车软件更新的持续需求。
从测试的角度来看V型图,可以更好地理解shift left带来的 机遇和挑战 。
与汽车相关的V型图变量
过去的车辆倚重机械,而未来的车辆却与软件息息相关, 汽车企业正在重点投资前期的开发和测试,通过完善全面 的考虑提高虚拟原型的利用率,从而应对这一挑战(图01)。
尽管各个企业的V型图方法各不相同,但许多企业正在转向 各种仿真和实验技术,以期扩大测试覆盖范围,同时实现 更安全、更快速且更易于重复的测试。当然,道路测试仍有 必要,但这种方法可大幅优化成本、时间和覆盖范围。
经验和研究都表明,在仿真和实验室环境中进行更多测试 有助于:
· 扩大测试覆盖范围,可以在更短的时间内执行更多测试 用例
· 通过测试更多故障用例来提高可靠性
· 提高自动化水平,减少测试总成本,从而进一步降 低成本
· 进行更多的可重复测试,从而更好地分析产品特性并优 化可追溯性
但是,对于汽车企业来说,要通过shift left来重新平衡每 种环境(仿真、实验、道路测试)需要的测试量仍是一项待攻 克的艰巨任务。
转变带来的挑战
要实现这一转变并没有绝对正确的方法,但由于人员、流 程和技术三方面环环相扣,实现这一转变也面临着诸多 挑战。
因此,在确定测试策略之前,应进行整体的评估,不应忽略 每一个方面。本文重点介绍了从模型在环、软件在环、硬件 在环、汽车在环、驾驶员在环测试到真实环境测试等各种 测试技术。
当我们认真研究V型图中的设计与测试部分(虚拟、实验室、 物理)(图02),应该可以找到实现这一转变的机会。首先,需 要根据测试环境来考虑涉及的变量(图03),并在尽可能涵盖 更多测试的同时,考虑这些变量会如何影响真实试验的置信度。
图01 为了减少返工以及在前期考虑所有事宜,企业亟需能够实现快速测试迭代的软件和数据工具链。
图02 将V型图扩展,观察测试发生在哪个阶段,从而找出找出左移(shift-left)的机会。
图03 这一图表显示了在不同阶段进行测试的取舍和优势[©WMG,华威大学,2018年]。
下面三大建议可以帮助您利用技术实现这一转变。
01 测试组件复用
复用测试组件能尽可能减少不同阶段之间的返工,并实现 更集成化的设计与测试流程。此外,借助适当的测试软件( 例如VeriStand),测试模块可应用到从组件到集成测试的 各个在环阶段。
本期刊第28页的沃尔沃案例说明了如何借助开放式测试 架构来实现面向未来的测试系统,并通过重复利用测试用 例、设备和工程开发成果,满足交付期限和质量标准。
02 更好地利用数据
测试数据正在爆炸式增长,这些数据可:
· 为所有环境提供更广泛、多角度、多流程的测试视图,从 而帮助工程师更好地了解测试覆盖范围
· 实现更有效的仿真和统计建模
· 自动生成测试用例,消除不必要的测试重新运行
· 降低最终故障(或召回)的风险
· 支持使用人工智能、机器学习和其他以数据为中心的技 术 最后,数据可用作团队之间的沟通桥梁,帮助优化决策的制 定并促进协作。
03 了解当前所处的位置
与出门旅程一样,您既要了解测试的起点,也要清楚测试的 终点。这一概念非常简单:避开(图04)中红色区域的雷区,避 免返工。
要实现改变,需要您严于律己,还要掌握跨学科知识并一 切以数据说话,至少这样就非常具有挑战性。但通常而言, 第一步都是向自己提出以下问题,思考自己在测试天平中所 处的位置:
您有多少测试场景分别属于仿真、HIL、回放和道路测试范畴?
您很有可能会将更多测试转到仿真和HIL范畴,以推动整个 开发和测试过程更快速发展。 采用结构化方法,助您迈向成功 您需要认真考虑不作为需要付出的代价。如果没有结构化 的方法以及清晰的战略,您很有可能重蹈覆辙,得到相同 的结果。首先检查您的现有流程,确定需要优化的领域以 及关键性能指标,并从战略上确定需优先解决的问题,将 有助于您一步步迈向长久的成功。
NI的测试方法、技术和咨询团队可帮助您优化整个测试 过程,在您迈出第一步到最终实现自动驾驶汽车的征程中 始终一路相随,竭力服务。
作者
ASHISH NAIK NI业务开发经理
VIGNESH RADHAKRISHNAN NI解决方案架构师
ARTURO VARGAS MERCADO NI ADAS解决方案营销经理
图04 各个阶段的返工可能会让您陷入红色区域,浪费的时间和资源显著增加。
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