依据国际日常准绳统计，人类司机驾驶一小时的陨命概率约为1/10^6，全寰宇每年因道道交通事变陨命人数约有125万。自愿驾驶汽车假设要发达，其陨命概率一定要远低于这个准绳。依据考核，目前社会可能承担的自愿驾驶一小时的陨命率须不高于1/10^9。于是，假设要将陨命率降到1/10^9，每更新一次软件，司机务必驾驶10^9小时，才华保障成效的牢靠性。显着，这种实车测试的技巧并不成取。

确实的测试体例往往使用了分层思念，团结众种分歧本钱和遮盖角度的测试方式，让咱们可能用可控的时期和本钱，近似实现近似实车测试的效率。分歧测试技巧的本钱是分歧的，合理迭代次数也是有区另外。一个具有合理测试体例的项目，模块逻辑测试务必规避60%以上的潜正在题目，仿线%的结余潜正在题目，而留给实车鲁棒性测试最众10%。正在各自方式内尽或许的出现潜正在题目，局限后道测试方式的题目量，假设搭配合理，则正在保障极高遮盖度的同时，本钱也会进入可控局限。比方假设仿真测试体例完好，则谋划开拓险些无须上车验证，就可能裁汰巨额的外围援手资源。

众方针的测试方式搭配也并非没有价值，修筑一个专项测试体例往往存正在搭筑周期长，初期本钱高的题目。无论是零部件测试中的CAE,DV,PV测试，依然软件里的静态，集成，仿真测试，常有为了追逐进度而绕过极少测试工序的情状爆发。

本来这是一笔经济账，当咱们省略了某一前道测试工序时，假设后道高本钱的测试工序治理前道工序遗留题目时所糟塌的资源，要高于设立前道流程的花费，扫数测试体例就会变得得不偿失，反之亦然。

但日常而言，正在一个延续性和成熟度较强的研发体例内，更众梯次且互相正交的测试体例配合高效的流转往往会实现更高的恶果。

任何一种测试体例，只须其针对某一类潜正在题目，本钱低于其他方式，遮盖题目局限又高于其他方式，则便是一个好的测试体例，并无所谓其属于哪品种型的测试体例，那都是后期被人工强行划分出来的观点。正在测试的打算中，务实尽头紧急。

其余，测试Pipeline往往也是熬炼Pipeline的一局限。过去测试体例的事情合键是杜绝+因为人的失误所导致的潜正在产物隐患。

最为咱们所熟知的便是测试驱动开拓（Test-DrivenDevelopment，TDD），其恳求正在编写某个成效的代码之前先编写测试代码，然后只编写使测试通过的成效代码，通过测试来推进开拓实行。

而现正在自愿驾驶正正在走向自监视历程，咱们看到更众机械与机械之间的互动。此中也囊括机械与机械之间的测试反应和开拓调治，也便是咱们尽头熟习的深度进修。对人而言，测试是为了保障产物和目的同等。对机械而言，熬炼也是为了实现近似的目标。

以上便是测试的极少根本思念，紧接着咱们精细看下，目前智能驾驶有哪些样板的测试历程。如下图所示，部分以为可能从分歧协作形式、分歧周围专向以及分歧身手断面三个方面实行体例性的梳理。

白盒测试会查抄内部机合每一条通道是否依照打算寻常事情，日常用于产物供应方内部的照料；黑盒测试日常不商酌内部机合，仅查抄产物成效是否依照合同提出的身手恳求竣工了，日常用于被供应方的内部照料；灰盒测试介于上述两种测试水准之间，正在测试外部成效的根源上，会对要害链道实行确认，日常用于供应方的发表测试或者被供应方的验收测试，实在水准视实在协作而定。

从软件代码起程会有静态测试、动态测试等：静态测试会剖判序次的语句机合、编程模范等是否有舛讹和不当,常用器械囊括QAC/Converity等，占扫数测试体例的比重较小，日常是软件测试的第一道，与之近似的是codereview其会结构合联专家对代码的静态打算做出评估；而动态测试则会比对运转序次后的结果与预期，剖判运转恶果和刚强性，目前自愿驾驶绝大局限软件测试科目都属于动态测试范围，比方功能测试及各种正在环测试。

起初说明下设备断面的意思。当咱们面对一个纷乱众身分混杂感化的体例题目时，通过设备断面，可能间隔影响变量，将纷乱性简化到一个可被测试的水准，同时可能将正本串行的题目排查工作转化成并行工作，缩短项目进度。

如下图所示，最底层的是单位测试、模块测试和模块集成测试。正在研发平台上（X86），将软件函数、单个或众个模块的输入输出动作断面，中心正在于验证代码逻辑确实切性。通过VectorCast、GTest等器械将巨额的舛讹输入和少量确实切输入注入被测对象，确认反应适应预期，这个历程日常是开环的。

模块级另外测试日常也被称为模子正在环测试Model-in-the-Loop(MIL) 除了商酌局限确切性外，还会有极少模子功能目标比方感知模块的识别精度等。

一个正在X86上平静运转的软件，正在嵌入式境遇下或许涌现仓库溢出，调整芜乱，时期戳不屈静，体例挪用援手不到位，内存读取特殊，运转窒塞等一系列题目。为了排查这种差别。如下图所示，正在软件逻辑层面之上可能连接引入目的硬件这个维度，也便是处置器正在环测试Processor-in-the-Loop(PIL)，其是将局限代码安插于目的处置器上，验证代码成效确切性的同时，确认其功能是否到达恳求。比方，软件最长耗时，体例挪用牢靠性等。软件正在环测试日常评估确切性，而硬件正在环测试日常评估平静性。

如下图所示，以上全体的测试日常都是开环的，并不会验证与境遇的交互。当咱们正在软硬件的维度上加添和虚拟或者实际境遇的交互，就形成了软件正在环测试SIL(Software-in-the-Loop)和硬件正在环测试HIL(Hardware-in-the-Loop)的观点。

引入境遇因素后，还会同时引入场景库动作测试用例。测试历程除了验证根本逻辑外，还会评估一局限智能驾驶的运转办事目标。

SIL测试不商酌目的硬件，可能正在办事器上巨额摆设，本钱较低，中心用于验证智驾成效的闭环运转确切性。可能划分为行使语义级仿真体例实行的个别闭环测试，以及行使境遇衬着级别仿真体例实行的软件全成效闭环测试。

SIL是目前最有潜力的测试方式之一，于是咱们做一个纯洁睁开。单位测试、模块测试等技巧固然自愿化率高，但不行直接出现智驾体例的成效性题目。而硬件正在环测试、实车测试等固然题目出现更为直观，但本钱较高。而SIL正在这些技巧之间博得了不错的均衡，是一种性价比很高的方式。SIL体例从内部看中心要确保可反复性。假设测试无法复现其过去的实践结果，对后续评估会组成很大影响。假设因为众线程等因由确实无法完整维持可反复性，也须要众次实践后确认其方差与平静性。从扫数测试体例看，越贴近内部（比方单位测试），则越容易局限可反复性，而越贴近外部（比方实车测试），就越难局限。从SIL体例的外部看中心是自愿化率和大界限并行摆设的才力，动作扫数测试体例当中归纳剖判来说界限最大的测试方式。裁汰人工和普及并发摆设才力可能有用低落测试本钱，并普及测试恶果。SIL体例正在智能驾驶的闭环体例下，除了测试，也起首为谋划的迭代熬炼办事。咱们正在仿真测试中实行的和平评估、成效评估、规矩恳求评估、适意性评估等所行使的目标和用例，本来也都是规控熬炼历程中的一种“牺牲函数”。

HIL测试区别于SIL须要商酌目的硬件，日常不会巨额摆设，由于本钱较高，其结果比拟SIL更挨近确实状况，可能分外评估软件正在目的硬件上的满堂功能（运转调整，内存挪用，算力挪用）是否适应预期。HIL测试凡是将一个被测局限器和一系列模仿兴办做硬线（PWM、UART、CAN、GPIO等）贯串，将记实或模仿的原始数据反向修筑成确实信号输入，来完工对目的硬件的测试事情。正在施行历程中，部分以为，切勿执着于全成效长周期事情的HIL台架，20台轻量级HIL台架（PIL台架）的代价或许还不足1台全成效HIL台架。效率上两者比拟差异却并不大。一局限物理IO，一局限成效模仿往往更为科学，HIL台架日常仅用于短周期的闭环测试，长周期测试往往会有较大差错。

完工了单局限器的测试后，智能驾驶测试会连接进入整车级别，如下图所示，起初咱们要先容的是车辆正在环测试VIL（Vehicle-in-Loop）或者说实车虚拟注入测试，即通过正在软件内部设备断面测试接口，正在关闭测试场内的实车测试境遇下，樊篱局限确实感知输入，从而正在测试场内的开阔区域模仿任何阵势的道道境遇。比方正在道上增添并不存正在的车辆，或是模仿一个交叉口的信号灯切换。因为其他测试因素均为确实实质，于是测试可托度高，且可能足够使用关闭测试场的境遇资源。

另一种VIL的全新形状是实车交通境遇正在环测试（VTEHIL），正在室内园地修筑模仿的周疆域遇转变以及车辆挪动，来实行智能驾驶车的测试。因为境遇完整受控，不受到天气转变影响，可竣工24小时相联测试，而且可能高效且完善模仿十分工况。

进一步往下，是道道正在环测试RIL（Road-in-Loop）或者说关闭园地测试。除了境遇加入者和司机以外，其他所有都是确实因素。

正在惯例汽车测试体例中，此种测试方式也是惯例操作，但分歧于过去人工遥控和摆放的履行方式，目前曾经涌现了自愿化测试计划，因为最新的假人假车配备同样设备了需要的传感器，实践器与通讯兴办，可能接入云端会集提醒调整。于是云端的测试用例可能同步到关闭测试场内被智能假人和假车“演出”出来。大大擢升完工一次测试的恶果。

比拟局限器级另外测试，整车级测试更相干体验下目标，比方收受率、鲁棒性等目标。除了VIL和RIL以外，整车级别测试又有LabCar测试以及大界限实车测试，这局限实质更众和整车其他守旧测试流程沿道实行。

单个智驾局限器测试完工后，须要给到整车部分，正在扫数电子电气架构中实行测试，这个测试就被称为LABCAR测试，LABCAR测试也可能知道为几个局限器构成的硬件正在环（HIL）测试。通过模仿外围传感器与实践器新闻来检测扫数电子电气体例是否事情寻常，同时LABCAR还可能人工注入妨碍（短道，断道等）来检测非寻常情状下反映是否适应预期。

整车测试相关于体例测试往往眷注的并非单个成效，而是或许导致归纳影响的共性维度。比方整车异响功能测试。正在许众合联题目上，涉事零部件往往正在单体台架试验、体例级台架试验上，均无法复现，仅仅唯有正在整车状况下的某些分外工况下才会涌现。

整车测试的日常做法便是盛开道道测试。起初是汽车的六大根本功能，囊括动力性、经济性、制动性、操稳性、通过性，都有准绳客观试验做定量解析，平顺性或许涉及工程师校调，随派头会有些许差别。其余会正在种种十分境遇下做归纳测试（高原，高寒，高温），常说的“冬天去黑河，炎天去海南”，便是这么来的。日常来说全体测试的试验条款会比寻常用车条款苛刻的众，从而可能有用擢升测试恶果。当然还囊括适才说到的NVH功能，耐久功能等唯有正在整车境遇下才可能实行的测试。总的来说，整车测试的中心逻辑和零部件测试近似。因为测试须要装备执照，保障，司机以及巨额其他人力和保证资源，时期和经济本钱都很高。于是整车测试往往较为精辟且被苛肃策划。实践工况数目和测试次数会被细密计划，日常依据表面外加履历预计取得。整车测试的另一个目标便是获取政府认同布告。中国有针对乘用车的强制磨练准绳，概略40余项，关于可能正在市集售卖的车辆而言，这些试验是务必通过的。

大界限盛开道道测试关于智能驾驶体例来说也是务必的，因由和守旧道测略有分歧。因为确实交通中加倍五花八门，而驾驶模仿器或者受控园地测试只可复现很小一局限，评判的结果或许与确实情状有谬误。于是须要大界限道试来对智能驾驶汽车正在扫数交通境遇中的运转实行验证。正在盛开道道测试中，成效数据、举止数据、境遇数据都要同步搜聚。成效数据往来往源于智驾体例自己。举止数据中心是监控司机反映，出处于分外安置的内部摄像头、眼球追踪仪、心理检测兴办。而境遇数据会同时出处于车辆本身的境遇传感器以及极少分外安置的功能更高的传感兴办，比方激光、INS或者高清相机。当然目前这种技巧曾经更众的被数据闭环的形式所取代

以上便是和智能驾驶体例合联的全体测试方式的先容，部分往往很难接触到全体这些工作，可是知道完整局，关于部分知道己方的测试工作正在研发中的意思是有领导性的。

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