摘 要:自動駕駛系統(tǒng)的嵌入式軟件具有高復(fù)雜性和高安全性要求,其集成測試技術(shù)對系統(tǒng)可靠性十分重要。本文分析了自動駕駛嵌入式軟件的特點及其集成測試面臨的挑戰(zhàn),探討了基于硬件在環(huán)(HIL)、軟件在環(huán)(SIL)和場景仿生與數(shù)字孿生等測試方法的應(yīng)用。針對自動駕駛軟件的功能、性能和安全性測試,提出了綜合測試框架。實驗結(jié)果表明,綜合測試方法能夠有效提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性,滿足自動駕駛軟件的嚴苛測試要求。
關(guān)鍵詞:自動駕駛 嵌入式軟件 集成測試
自動駕駛技術(shù)的快速發(fā)展推動了智能交通系統(tǒng)的變革,其中嵌入式軟件作為核心控制單元,承擔著環(huán)境感知、決策規(guī)劃與控制執(zhí)行等關(guān)鍵任務(wù)[1]。由于自動駕駛嵌入式軟件涉及多種傳感器融合、實時計算和復(fù)雜算法,其測試和驗證成為確保系統(tǒng)安全性和可靠性的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的單元測試和模塊測試雖然能夠驗證單個功能的正確性,但難以滿足嵌入式軟件集成后的系統(tǒng)級驗證需求。嵌入式軟件的集成測試需要考慮硬件環(huán)境的影響、實時性要求以及多模塊協(xié)同工作的復(fù)雜性,因此必須采用更全面的測試方法,如軟件在環(huán)(SIL)、硬件在環(huán)(HIL)和場景仿生與數(shù)字孿生測試等。
1 自動駕駛嵌入式軟件的特點
1.1 高實時性要求
自動駕駛嵌入式軟件需要在毫秒級時間內(nèi)完成數(shù)據(jù)處理和決策,以確保車輛能夠及時響應(yīng)復(fù)雜的道路環(huán)境。例如,自動駕駛系統(tǒng)需要實時處理來自激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等傳感器的數(shù)據(jù),并在極短時間內(nèi)做出正確的決策,如避障、變道或剎車。為了滿足高實時性要求,嵌入式軟件通常采用高效的實時操作系統(tǒng)(RTOS)并進行任務(wù)調(diào)度優(yōu)化,同時結(jié)合硬件加速(如GPU、FPGA)以提升計算效率。自動駕駛軟件的實時性還受到通信延遲的影響,如CAN總線、以太網(wǎng)和V2X(車聯(lián)網(wǎng))通信協(xié)議的選擇與優(yōu)化。保證高實時性不僅能提高系統(tǒng)響應(yīng)速度,還能減少因延遲造成的安全隱患,從而確保自動駕駛系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。
1.2 高安全性目標
自動駕駛嵌入式軟件直接關(guān)系到車輛的運行安全,一旦發(fā)生錯誤可能導(dǎo)致嚴重事故。因此,其設(shè)計必須符合功能安全(ISO26262)和信息安全(ISO21434)標準,確保系統(tǒng)的安全性和可靠性。功能安全方面,自動駕駛軟件需要采用冗余設(shè)計,如多傳感器融合、雙控制單元架構(gòu),以及故障檢測和自恢復(fù)機制,以應(yīng)對可能的硬件或軟件故障。信息安全方面,自動駕駛軟件需要防范外部攻擊,如黑客入侵、惡意軟件植入或通信干擾,因此通常采用加密通信協(xié)議、安全啟動、代碼簽名驗證等技術(shù)。在實際道路測試中,自動駕駛軟件必須經(jīng)過嚴格的安全評估,如失效模式分析(FMEA)和故障樹分析(FTA),確保其在不同環(huán)境和極端條件下都能可靠運行。
1.3 高復(fù)雜度架構(gòu)
自動駕駛嵌入式軟件涉及多個功能模塊,包括環(huán)境感知、路徑規(guī)劃、車輛控制、車聯(lián)網(wǎng)交互等,這些模塊相互協(xié)作,形成了復(fù)雜的軟件架構(gòu)。感知模塊需要整合來自激光雷達、攝像頭、毫米波雷達、GPS等多種傳感器的數(shù)據(jù),并采用深度學習算法進行目標識別和場景理解。規(guī)劃模塊則需要基于實時路況和交通規(guī)則生成安全、平穩(wěn)的駕駛路徑,而控制模塊則負責執(zhí)行決策,調(diào)整油門、剎車和轉(zhuǎn)向角度。為了提高模塊間的兼容性和可擴展性,現(xiàn)代自動駕駛軟件通常采用分層架構(gòu),如ROS(Robot Operating System)或AUTOSAR(汽車開放系統(tǒng)架構(gòu)),并結(jié)合中間件進行數(shù)據(jù)管理與任務(wù)調(diào)度。自動駕駛軟件的復(fù)雜性還體現(xiàn)在跨平臺部署上,既要適配高性能計算平臺,又要支持低功耗的嵌入式系統(tǒng)。面對如此高復(fù)雜度的軟件架構(gòu),必須采用系統(tǒng)化的軟件工程方法,如模型驅(qū)動開發(fā)(MDD)、自動化測試和CI/CD(持續(xù)集成/持續(xù)部署),以提高開發(fā)效率和系統(tǒng)穩(wěn)定性。
2 集成測試面臨的挑戰(zhàn)
2.1 復(fù)雜的多模塊協(xié)同測試
自動駕駛嵌入式軟件由多個高復(fù)雜度的功能模塊組成,如環(huán)境感知、路徑規(guī)劃、車輛控制、車聯(lián)網(wǎng)交互等,這些模塊之間的數(shù)據(jù)交互和依賴關(guān)系使得集成測試變得極具挑戰(zhàn)性。例如,環(huán)境感知模塊需要處理激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等多傳感器的數(shù)據(jù),并將融合后的信息傳遞給路徑規(guī)劃模塊,而路徑規(guī)劃的決策結(jié)果又直接影響車輛控制模塊的執(zhí)行。由于這些模塊可能由不同的開發(fā)團隊獨立設(shè)計,實現(xiàn)方式和通信協(xié)議存在差異,導(dǎo)致集成后可能出現(xiàn)接口不兼容、數(shù)據(jù)格式錯誤或延遲積累等問題。而部分功能模塊依賴于外部系統(tǒng),如高精度地圖、云計算平臺或V2X車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),這些外部依賴的變化也可能影響集成測試的穩(wěn)定性[2]。因此,在集成測試過程中,需要采用嚴格的模塊間接口測試、數(shù)據(jù)一致性檢查以及端到端功能驗證,確保多模塊協(xié)同工作時的正確性和穩(wěn)定性。
2.2 硬件與軟件耦合度高
自動駕駛嵌入式軟件不僅涉及軟件邏輯,還需要與車輛硬件進行深度耦合,包括ECU(電子控制單元)、傳感器、執(zhí)行機構(gòu)等。因此,集成測試不僅需要驗證軟件功能,還必須確保其在真實硬件環(huán)境中的可用性和可靠性。然而,搭建一個完整的硬件測試環(huán)境往往成本高昂且耗時,例如需要模擬實際道路上的傳感器輸入、車輛運動狀態(tài)以及復(fù)雜的交通環(huán)境。此外,不同廠商的硬件設(shè)備可能使用不同的通信協(xié)議(如CAN、以太網(wǎng)、LIN總線等),在集成測試時需要考慮協(xié)議轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)同步問題。
2.3 自動化測試覆蓋率難度
自動駕駛系統(tǒng)的嵌入式軟件需要在不同的道路場景、天氣條件、交通流量下進行全面驗證,確保其安全性和可靠性。然而,由于自動駕駛涉及大量動態(tài)環(huán)境和非確定性因素,僅依靠傳統(tǒng)測試方法難以覆蓋所有可能情況。例如,在城市道路測試中,行人穿越、突發(fā)障礙物、信號燈識別錯誤等情況都會影響系統(tǒng)的決策,而這些場景往往難以在測試中完全復(fù)現(xiàn)。自動化測試技術(shù)可以在虛擬環(huán)境中大規(guī)模生成測試場景,但仍然面臨兩個主要問題:一是如何確保測試場景的覆蓋率,即測試能夠涵蓋所有關(guān)鍵駕駛情況;二是如何驗證測試結(jié)果的安全性,即判斷系統(tǒng)的決策是否符合功能安全標準(如ISO26262)。自動駕駛軟件的安全性驗證還涉及故障注入測試、邊界測試和冗余系統(tǒng)切換測試等高難度測試策略,這些測試的實施需要強大的計算資源和測試工具支持[3]。因此,提高自動化測試的覆蓋率和安全性驗證能力仍然是當前自動駕駛軟件集成測試的重大挑戰(zhàn)。
3 自動駕駛嵌入式軟件的集成測試方法
3.1 硬件在環(huán)(HIL)測試
硬件在環(huán)測試是一種用于驗證自動駕駛嵌入式軟件在真實硬件環(huán)境下運行情況的關(guān)鍵測試方法。HIL通過模擬自動駕駛系統(tǒng)的外部環(huán)境,將嵌入式軟件與實際電子控制單元(ECU)連接,并使用仿真系統(tǒng)提供傳感器數(shù)據(jù)輸入,以測試軟件在不同場景下的行為。
在自動駕駛系統(tǒng)中,HIL測試可以模擬激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等傳感器的輸入,并實時計算車輛控制單元(VCU)、電子轉(zhuǎn)向系統(tǒng)(EPS)和制動系統(tǒng)(EBS)等模塊的響應(yīng)。HIL測試的優(yōu)勢在于可以在實驗室環(huán)境中模擬復(fù)雜的道路場景,如雨雪天氣、隧道光照變化、動態(tài)障礙物等,而無需在實際道路上進行高風險測試。HIL還可以進行極端場景的測試,例如模擬傳感器數(shù)據(jù)丟失、網(wǎng)絡(luò)延遲增加或硬件故障,以驗證自動駕駛系統(tǒng)的魯棒性和安全性。
3.2 軟件在環(huán)(SIL)測試
軟件在環(huán)測試是一種在純軟件環(huán)境下進行嵌入式軟件集成驗證的方法,通常在代碼開發(fā)的早期階段進行,以發(fā)現(xiàn)集成過程中可能存在的錯誤。SIL主要通過仿真平臺運行自動駕駛軟件,并利用虛擬傳感器數(shù)據(jù)輸入測試軟件邏輯的正確性和穩(wěn)定性,而無需依賴真實硬件。
SIL測試的一個關(guān)鍵優(yōu)勢是可以在開發(fā)周期的早期階段執(zhí)行,有助于在系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計和模塊集成過程中發(fā)現(xiàn)潛在問題。例如,在路徑規(guī)劃模塊的SIL測試中,可以使用仿真環(huán)境生成不同的道路場景,如擁堵、高速行駛、突發(fā)障礙等,觀察規(guī)劃算法是否能夠正確計算安全的行駛路徑。SIL測試還可以與DevOps工具結(jié)合,實現(xiàn)持續(xù)集成(CI)和自動化測試,提高開發(fā)效率。
3.3 場景仿生與數(shù)字孿生測試
隨著自動駕駛技術(shù)的發(fā)展,場景仿真和數(shù)字孿生(Digital Twin)技術(shù)已成為自動駕駛嵌入式軟件集成測試的重要方法。場景仿真測試主要依托高精度仿真平臺,在虛擬環(huán)境中重現(xiàn)復(fù)雜的駕駛場景,并對自動駕駛軟件的行為進行評估,而數(shù)字孿生則通過構(gòu)建與真實物理世界高度一致的數(shù)字模型,實現(xiàn)高精度的測試和優(yōu)化。
在場景仿真測試中,測試平臺通常采用PreScan、CARLA、LGSVL、SUMO等工具,模擬真實交通環(huán)境,包括道路拓撲、行人、其他車輛、天氣條件等。例如,在測試自動駕駛系統(tǒng)的換道能力時,可以在仿真環(huán)境中創(chuàng)建不同的交通流量,觀察自動駕駛軟件是否能夠在合理的時間內(nèi)安全換道。場景仿真測試的優(yōu)勢在于可以在不消耗真實車輛資源的情況下進行大規(guī)模測試,提高測試效率并降低成本。
數(shù)字孿生技術(shù)則更進一步,它不僅僅是對道路環(huán)境的仿真,而是結(jié)合實時數(shù)據(jù),使虛擬測試環(huán)境能夠?qū)崟r反映現(xiàn)實世界的變化。例如,可以通過連接自動駕駛測試車的實時數(shù)據(jù)流,使仿真環(huán)境中的數(shù)字孿生模型同步更新,從而實現(xiàn)對嵌入式軟件的實時測試和優(yōu)化。數(shù)字孿生技術(shù)還可以用于預(yù)測自動駕駛系統(tǒng)在不同環(huán)境中的表現(xiàn),例如在某個特定城市的高峰時段是否能夠穩(wěn)定運行。
4 基于多框架的自動駕駛軟件集成測試方案
4.1 基于ROS、Apollo和Auto ware的異構(gòu)軟件集成測試
當前,自動駕駛軟件開發(fā)通常依賴多個開源框架,如ROS、Apollo和Auto ware。這些框架在架構(gòu)設(shè)計、通信機制、感知算法、路徑規(guī)劃等方面各有優(yōu)勢,因此基于多框架的集成測試方案需要兼容不同的技術(shù)棧,并實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)交互與測試評估。
在集成測試過程中,首先需要在容器化環(huán)境或虛擬機中部署ROS、Apollo和Auto ware的核心組件,保證不同框架能夠并行運行。其次,通過ROS2DDS機制或自定義消息橋梁,使不同框架能夠共享感知數(shù)據(jù)、規(guī)劃路徑信息和控制指令。例如,在Apollo規(guī)劃模塊的測試中,可以使用Autoware提供的傳感器仿真數(shù)據(jù)進行輸入,并將Apollo生成的路徑數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為ROS兼容的控制指令,以測試其在不同框架間的適配性。集成測試需要構(gòu)建跨框架的測試基準,包括性能評估、算法一致性測試、系統(tǒng)穩(wěn)定性測試。例如,在測試Apollo和Autoware的軌跡跟蹤能力時,可以在相同的仿真環(huán)境下運行兩者的規(guī)劃算法,并對比其在復(fù)雜城市路口、動態(tài)障礙物等場景下的響應(yīng)差異。
4.2 基于CARLA、LGSVL和SUMO的仿真測試環(huán)境構(gòu)建
為了進行大規(guī)模場景測試,自動駕駛集成測試方案需要依賴仿真平臺,如CARLA、LGSVL和SUMO。這些工具提供了不同層次的仿真能力,例如CARLA適用于高精度物理仿真,LGSVL兼容Apollo生態(tài),SUMO可用于大規(guī)模交通流量建模,因此,基于多仿真平臺的集成測試方案可以提高測試的全面性。測試流程如下:(1)構(gòu)建高精度仿真環(huán)境:使用CARLA創(chuàng)建包含復(fù)雜道路結(jié)構(gòu)、信號燈控制、行人/車輛交互的測試場景,并與LGSVL和SUMO進行同步,使仿真環(huán)境能夠動態(tài)變化。在測試自動駕駛車輛的跟車策略時,可以通過SUMO控制交通流量變化,并在CARLA或LGSVL中觀察自動駕駛軟件的決策反應(yīng)。(2)實現(xiàn)跨仿真平臺的數(shù)據(jù)同步:使用ROS Bridge或Python API,實現(xiàn)CARLA、LGSVL和SUMO之間的時間同步。SUMO負責控制全局交通流,LGSVL用于提供車輛傳感器輸入,而CARLA則用于高精度視覺感知測試。(3)自動化測試與性能評估:使用Python腳本或Jenkins自動觸發(fā)仿真測試,并記錄不同場景下的性能指標,如行駛軌跡偏差、碰撞檢測、延遲分析等。在測試自動駕駛軟件的紅綠燈識別時,可以使用CARLA生成不同光照條件下的紅綠燈場景,并分析車輛決策延遲對通行效率的影響。
4.3 基于CI/CD的自動化集成測試方案
在自動駕駛軟件開發(fā)過程中,隨著代碼的不斷迭代,系統(tǒng)需要頻繁進行回歸測試,確保新增功能不會影響已有模塊的穩(wěn)定性。因此,基于CI/CD的自動化測試方案可以顯著提高集成測試效率,并減少人工干預(yù)的成本。CI/CD方案主要包括以下步驟。(1)代碼變更觸發(fā)自動構(gòu)建:使用GitLab CI、Jenkins或GitHub Actions,當開發(fā)人員提交代碼時,CI系統(tǒng)會自動拉取代碼并構(gòu)建自動駕駛軟件。(2)自動運行單元測試和SIL測試:在構(gòu)建階段,使用GoogleTest或PyTest運行單元測試,并在虛擬環(huán)境中執(zhí)行軟件在環(huán)(SIL)測試,以檢查感知、決策、控制等模塊的基本功能是否正常。(3)HIL測試與仿真回歸測試:構(gòu)建成功后,CI/CD系統(tǒng)會自動部署到HIL平臺(如dSPACE)或仿真環(huán)境(如CARLA、LGSVL),并運行回歸測試。(4)性能監(jiān)測與日志分析:集成ELK或Prometheus,實時監(jiān)控測試過程中CPU、內(nèi)存、延遲等性能指標,并自動生成測試報告。
5 結(jié)語
綜合來看,自動駕駛軟件的集成測試必須依托高效的測試架構(gòu)、智能化測試方法和自動化工具,才能在不斷迭代的軟件更新過程中,確保系統(tǒng)在復(fù)雜道路環(huán)境下的安全運行。未來,隨著 AI 測試算法、數(shù)字孿生技術(shù)以及端到端自動化測試平臺 的發(fā)展,自動駕駛集成測試技術(shù)將更加智能化和系統(tǒng)化,為自動駕駛技術(shù)的成熟落地提供堅實保障。
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