面向自動駕駛系統的嵌入式軟件集成測試技術

摘 要：自動駕駛系統的嵌入式軟件具有高復雜性和高安全性要求，其集成測試技術對系統可靠性十分重要。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，探討了基于硬件在環（HIL）、軟件在環（SIL）和場景仿生與數字孿生等測試方法的應用。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。實驗結果表明，綜合測試方法能夠有效提高系統的穩定性和安全性，滿足自動駕駛軟件的嚴苛測試要求。

關鍵詞：自動駕駛 嵌入式軟件 集成測試

自動駕駛技術的快速發展推動了智能交通系統的變革，其中嵌入式軟件作為核心控制單元，承擔著環境感知、決策規劃與控制執行等關鍵任務[1]。由于自動駕駛嵌入式軟件涉及多種傳感器融合、實時計算和復雜算法，其測試和驗證成為確保系統安全性和可靠性的關鍵。傳統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級驗證需求。嵌入式軟件的集成測試需要考慮硬件環境的影響、實時性要求以及多模塊協同工作的復雜性，因此必須采用更全面的測試方法，如軟件在環（SIL）、硬件在環（HIL）和場景仿生與數字孿生測試等。

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完成數據處理和決策，以確保車輛能夠及時響應復雜的道路環境。例如，自動駕駛系統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據，并在極短時間內做出正確的決策，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（RTOS）并進行任務調度優化，同時結合硬件加速（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、以太網和V2X（車聯網）通信協議的選擇與優化。保證高實時性不僅能提高系統響應速度，還能減少因延遲造成的安全隱患，從而確保自動駕駛系統的穩定運行。

1.2 高安全性目標

自動駕駛嵌入式軟件直接關系到車輛的運行安全，一旦發生錯誤可能導致嚴重事故。因此，其設計必須符合功能安全（ISO26262）和信息安全（ISO21434）標準，確保系統的安全性和可靠性。功能安全方面，自動駕駛軟件需要采用冗余設計，如多傳感器融合、雙控制單元架構，以及故障檢測和自恢復機制，以應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議、安全啟動、代碼簽名驗證等技術。在實際道路測試中，自動駕駛軟件必須經過嚴格的安全評估，如失效模式分析（FMEA）和故障樹分析（FTA），確保其在不同環境和極端條件下都能可靠運行。

1.3 高復雜度架構

自動駕駛嵌入式軟件涉及多個功能模塊，包括環境感知、路徑規劃、車輛控制、車聯網交互等，這些模塊相互協作，形成了復雜的軟件架構。感知模塊需要整合來自激光雷達、攝像頭、毫米波雷達、GPS等多種傳感器的數據，并采用深度學習算法進行目標識別和場景理解。規劃模塊則需要基于實時路況和交通規則生成安全、平穩的駕駛路徑，而控制模塊則負責執行決策，調整油門、剎車和轉向角度。為了提高模塊間的兼容性和可擴展性，現代自動駕駛軟件通常采用分層架構，如ROS（Robot Operating System）或AUTOSAR（汽車開放系統架構），并結合中間件進行數據管理與任務調度。自動駕駛軟件的復雜性還體現在跨平臺部署上，既要適配高性能計算平臺，又要支持低功耗的嵌入式系統。面對如此高復雜度的軟件架構，必須采用系統化的軟件工程方法，如模型驅動開發（MDD）、自動化測試和CI/CD（持續集成/持續部署），以提高開發效率和系統穩定性。

2 集成測試面臨的挑戰

2.1 復雜的多模塊協同測試

自動駕駛嵌入式軟件由多個高復雜度的功能模塊組成，如環境感知、路徑規劃、車輛控制、車聯網交互等，這些模塊之間的數據交互和依賴關系使得集成測試變得極具挑戰性。例如，環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據，并將融合后的信息傳遞給路徑規劃模塊，而路徑規劃的決策結果又直接影響車輛控制模塊的執行。由于這些模塊可能由不同的開發團隊獨立設計，實現方式和通信協議存在差異，導致集成后可能出現接口不兼容、數據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，如高精度地圖、云計算平臺或V2X車聯網數據，這些外部依賴的變化也可能影響集成測試的穩定性[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、數據一致性檢查以及端到端功能驗證，確保多模塊協同工作時的正確性和穩定性。

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、執行機構等。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境中的可用性和可靠性。然而，搭建一個完整的硬件測試環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、車輛運動狀態以及復雜的交通環境。此外，不同廠商的硬件設備可能使用不同的通信協議（如CAN、以太網、LIN總線等），在集成測試時需要考慮協議轉換和數據同步問題。

2.3 自動化測試覆蓋率難度

自動駕駛系統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環境和非確定性因素，僅依靠傳統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、突發障礙物、信號燈識別錯誤等情況都會影響系統的決策，而這些場景往往難以在測試中完全復現。自動化測試技術可以在虛擬環境中大規模生成測試場景，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鍵駕駛情況；二是如何驗證測試結果的安全性，即判斷系統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。

3 自動駕駛嵌入式軟件的集成測試方法

3.1 硬件在環（HIL）測試

硬件在環測試是一種用于驗證自動駕駛嵌入式軟件在真實硬件環境下運行情況的關鍵測試方法。HIL通過模擬自動駕駛系統的外部環境，將嵌入式軟件與實際電子控制單元（ECU）連接，并使用仿真系統提供傳感器數據輸入，以測試軟件在不同場景下的行為。

在自動駕駛系統中，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）、電子轉向系統（EPS）和制動系統（EBS）等模塊的響應。HIL測試的優勢在于可以在實驗室環境中模擬復雜的道路場景，如雨雪天氣、隧道光照變化、動態障礙物等，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，例如模擬傳感器數據丟失、網絡延遲增加或硬件故障，以驗證自動駕駛系統的魯棒性和安全性。

3.2 軟件在環（SIL）測試

軟件在環測試是一種在純軟件環境下進行嵌入式軟件集成驗證的方法，通常在代碼開發的早期階段進行，以發現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據輸入測試軟件邏輯的正確性和穩定性，而無需依賴真實硬件。

SIL測試的一個關鍵優勢是可以在開發周期的早期階段執行，有助于在系統架構設計和模塊集成過程中發現潛在問題。例如，在路徑規劃模塊的SIL測試中，可以使用仿真環境生成不同的道路場景，如擁堵、高速行駛、突發障礙等，觀察規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工具結合，實現持續集成（CI）和自動化測試，提高開發效率。

3.3 場景仿生與數字孿生測試

隨著自動駕駛技術的發展，場景仿真和數字孿生（Digital Twin）技術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，在虛擬環境中重現復雜的駕駛場景，并對自動駕駛軟件的行為進行評估，而數字孿生則通過構建與真實物理世界高度一致的數字模型，實現高精度的測試和優化。

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的換道能力時，可以在仿真環境中創建不同的交通流量，觀察自動駕駛軟件是否能夠在合理的時間內安全換道。場景仿真測試的優勢在于可以在不消耗真實車輛資源的情況下進行大規模測試，提高測試效率并降低成本。

數字孿生技術則更進一步，它不僅僅是對道路環境的仿真，而是結合實時數據，使虛擬測試環境能夠實時反映現實世界的變化。例如，可以通過連接自動駕駛測試車的實時數據流，使仿真環境中的數字孿生模型同步更新，從而實現對嵌入式軟件的實時測試和優化。數字孿生技術還可以用于預測自動駕駛系統在不同環境中的表現，例如在某個特定城市的高峰時段是否能夠穩定運行。

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的異構軟件集成測試

當前，自動駕駛軟件開發通常依賴多個開源框架，如ROS、Apollo和Auto ware。這些框架在架構設計、通信機制、感知算法、路徑規劃等方面各有優勢，因此基于多框架的集成測試方案需要兼容不同的技術棧，并實現高效的數據交互與測試評估。

在集成測試過程中，首先需要在容器化環境或虛擬機中部署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據、規劃路徑信息和控制指令。例如，在Apollo規劃模塊的測試中，可以使用Autoware提供的傳感器仿真數據進行輸入，并將Apollo生成的路徑數據轉換為ROS兼容的控制指令，以測試其在不同框架間的適配性。集成測試需要構建跨框架的測試基準，包括性能評估、算法一致性測試、系統穩定性測試。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境下運行兩者的規劃算法，并對比其在復雜城市路口、動態障礙物等場景下的響應差異。

4.2 基于CARLA、LGSVL和SUMO的仿真測試環境構建

為了進行大規模場景測試，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，SUMO可用于大規模交通流量建模，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）構建高精度仿真環境：使用CARLA創建包含復雜道路結構、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，使仿真環境能夠動態變化。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。（2）實現跨仿真平臺的數據同步：使用ROS Bridge或Python API，實現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過程中，隨著代碼的不斷迭代，系統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，并減少人工干預的成本。CI/CD方案主要包括以下步驟。（1）代碼變更觸發自動構建：使用GitLab CI、Jenkins或GitHub Actions，當開發人員提交代碼時，CI系統會自動拉取代碼并構建自動駕駛軟件。（2）自動運行單元測試和SIL測試：在構建階段，使用GoogleTest或PyTest運行單元測試，并在虛擬環境中執行軟件在環（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：構建成功后，CI/CD系統會自動部署到HIL平臺（如dSPACE）或仿真環境（如CARLA、LGSVL），并運行回歸測試。（4）性能監測與日志分析：集成ELK或Prometheus，實時監控測試過程中CPU、內存、延遲等性能指標，并自動生成測試報告。

5 結語

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、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，確保系統在復雜道路環境下的安全運行。未來，隨著 AI 測試算法、數字孿生技術以及端到端自動化測試平臺 的發展，自動駕駛集成測試技術將更加智能化和系統化，為自動駕駛技術的成熟落地提供堅實保障。

參考文獻：

[1]蔣春茂.數據驅動的自動駕駛高保真仿真技術研究[D].合肥：中國科學技術大學，2024.

[2]王國棟，劉立，孟宇，等.自動駕駛汽車避撞極限研究[J].汽車工程，2024，46（6）：985-994.

[3]蘇敬發，周煒，高利斌，等.ADsim：面向自動駕駛的高性能并行仿真平臺[J].電子技術應用，2023，49（12）：8-13.