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ADAS测试:如何用自动化手段提升V&V效率

原创|行业资讯|编辑:何思佳|2025-07-21 11:53:41.827|阅读 1 次

概述:随着高级驾驶辅助系统(ADAS)功能不断增强,其安全性和稳定性也成为行业关注重点。验证与确认(V&V)是保障 ADAS 系统在各种环境下可靠运行的核心环节。本文解析工程师在 ADAS V&V 中面临的主要挑战,并介绍如何借助 Parasoft 测试自动化工具提升效率、确保合规与安全。

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 当前,ADAS 技术正在快速发展,从智能巡航控制到自动紧急制动等功能已逐渐成为汽车的标配。在不断提升驾驶辅助能力的同时,系统的可靠性也受到前所未有的重视。为了确保这些关键系统在各种工况下都能正常运行,验证与确认(V&V)过程显得尤为重要。V&V 是开发流程中不可或缺的一环,不仅是满足合规标准的要求,更是保障用户安全的基石。只有通过全面、系统的测试验证,汽车制造商才能真正赢得市场与用户的信任。


 验证关注于开发早期的设计合理性与标准合规,通过文档评审、代码检查等静态测试方式完成。确认则在产品成型后,通过执行实际程序确保其功能表现符合预期,属于动态测试的范畴。两者共同作用,构建起 ADAS 软件质量的基础保障。

ADAS 测试所面临的技术挑战


 ADAS 涉及多种传感器、控制逻辑与算法模型,必须在高度复杂且动态变化的环境中做出准确反应。面对成千上万种潜在场景,人工测试难以覆盖全部情况。


合规性与标准要求的压力

 随着 UN R171 等新法规的落地,ADAS 开发需要应对更加严苛的安全和性能审查。开发团队不仅需要记录完整的测试文档和需求追溯链,还必须在 CI/CD 流程中实现自动化测试与持续合规验证,这对传统测试方法提出了严峻挑战。标准如 ISO 26262 与 ISO/PAS 21448(SOTIF)也要求工程团队识别系统极限下的潜在风险,增加了测试复杂度。

实时性与场景复杂度的双重压力

 ADAS 系统运行依赖于实时数据处理,无法容忍延迟和误判。为了还原实际工况,测试团队需利用仿真和硬件在环(HIL)等手段构建真实场景。Parasoft C/C++test 在此过程中提供了关键支撑,通过自动化方式收集覆盖率数据、执行跨平台测试、分析性能瓶颈,助力开发团队更快验证系统可靠性。

AI算法引入带来的新问题

 越来越多的 ADAS 功能开始集成 AI 和机器学习模型,使系统响应更加智能。但与此同时,验证这些黑盒模型的准确性、安全性和稳定性也变得更加复杂。工程师必须深入了解 AI 测试的方法,并引入自动化工具以满足合规与性能的双重标准。


Parasoft助力汽车ADAS测试

 Parasoft 提供覆盖静态分析、单元测试、HIL 测试、结构覆盖和需求追溯的全套工具链。其测试平台支持符合 ISO 26262、SOTIF 和 Automotive SPICE 的流程要求,并可灵活集成至 CI/CD 流程中,实现自动化持续验证。尤其在代码质量、测试效率和文档生成方面,帮助团队大幅减轻测试负担,提升交付质量。

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 在 ADAS 研发过程中,验证与确认不仅是一项流程要求,更是确保系统安全与性能的核心保障。随着系统复杂度的提升和法规要求的不断加强,传统手动测试手段已难以满足行业需求。Parasoft 提供的自动化测试平台,帮助工程团队在保障质量与合规性的同时,大幅提升测试效率和响应能力。通过将验证与确认深度集成进开发生命周期,ADAS 团队能够以更高的信心、更快的速度将安全可靠的辅助驾驶系统推向市场,满足日益严苛的市场与监管双重挑战。




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