車用嵌入式軟件測(cè)試技術(shù)及安全驗(yàn)證研究

中圖分類號(hào)：U463.6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1003-8639（2025）07-0129-03

Research on TestingTechnologyand Security Verificationof Embedded Softwarefor Vehicles

Fu Zhenzhu

（Electronic Information Engineering College，Zhengzhou Vocational College of Automobile Engineering，Zhengzhou 45oooo，China）

【Abstract】Theautomotive electronicarchitecture isevolving towards domain centralizedcontrol，and the complexity of embedded software has increased dramaticall.The autonomous driving function poses strictrequirements forthe temporal determinismand failure protectionof theunderlying software.Theexisting test methodsare facing challngessuchasincomplete temporalverificationandthelack ofstandardizationacross toochains.Thearticle proposes a structured optimization strategy：constructing areal-time quantitative modelandaclosed-loop coverage mechanism forfailure modes，andimproving testefciencythroughthecollaborationofstatic/dynamictests，model-driven testcase generation，and continuous integrated resource orchestration.Design modular tolchainsandstandardized interfaces， integratehardware-in-the-lopandvirtualizedenvironments，andachievefullifecyclegovernanceof testdata.The research providesmethodological support for building a high-confidence testing systemandpromotes the upgradeof testing to a closed loop throughout the entire life cycle.

【Key words】 automobile electrical appliances；embedded software；testing technology

0 引言

汽車電子架構(gòu)正經(jīng)歷從分布式控制向域集中式控制的技術(shù)躍遷，嵌入式軟件的代碼規(guī)模與功能復(fù)雜度已接近航空航天級(jí)系統(tǒng)。而自動(dòng)駕駛功能的實(shí)現(xiàn)需依賴底層軟件模塊滿足嚴(yán)格的時(shí)序確定性及失效防護(hù)覆蓋率，此類品質(zhì)指標(biāo)對(duì)現(xiàn)有測(cè)試方法論提出雙重挑戰(zhàn)：動(dòng)態(tài)多任務(wù)場(chǎng)景下的時(shí)序驗(yàn)證完整性欠缺，跨工具鏈數(shù)據(jù)交互的標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議缺失導(dǎo)致測(cè)試資產(chǎn)復(fù)用效率低下。因此，本文將結(jié)構(gòu)化解析車用嵌入式軟件的優(yōu)化策略，為構(gòu)建可量化、可復(fù)現(xiàn)的汽車電器系統(tǒng)測(cè)試工程范式提供方法學(xué)支持，以期推動(dòng)行業(yè)測(cè)試效率與安全閾值的同步提升。

1核心技術(shù)要求

1.1實(shí)時(shí)性與確定性量化模型

汽車嵌入式軟件的實(shí)時(shí)性要求任務(wù)在嚴(yán)格時(shí)限

內(nèi)完成響應(yīng)，確定性強(qiáng)調(diào)行為邏輯的絕對(duì)可預(yù)測(cè)，二者構(gòu)成功能安全的底層標(biāo)準(zhǔn)。任務(wù)響應(yīng)時(shí)間的理論約束可通過以下公式量化：

式中： R_i 一任務(wù) i 的最壞響應(yīng)時(shí)間； C_i 一任務(wù) i 的最壞執(zhí)行時(shí)間（WCET）； hp（i） ——優(yōu)先級(jí)高于任務(wù) i 的所有任務(wù)集合； T_j ——任務(wù) j 的周期 I_cache 緩存未命中引起的額外延遲（實(shí)測(cè)均值 12.7μs ）； B_i 一優(yōu)先級(jí)反轉(zhuǎn)阻塞時(shí)間（通過優(yōu)先級(jí)繼承協(xié)議限制為 ? 50μs ）。此模型揭示了多任務(wù)搶占與硬件特性對(duì)實(shí)時(shí)性的耦合影響。

1.2高可靠性測(cè)試與失效覆蓋

高可靠性測(cè)試構(gòu)建于失效防護(hù)鏈路的完整性驗(yàn)證上，其技術(shù)路徑包括正向防御設(shè)計(jì)（如冗余容錯(cuò)機(jī)制）與逆向故障滲透測(cè)試（如異常信號(hào)注人）。其關(guān)鍵目標(biāo)是通過失效模式閉環(huán)覆蓋，確保單點(diǎn)故障限制在架構(gòu)容錯(cuò)范圍內(nèi)[2。正向測(cè)試的基線是模型驅(qū)動(dòng)的安全需求分解?；谄囬_放系統(tǒng)架構(gòu)（AUTomotiveOpenSystemARchitecture，AUTOSAR）的層級(jí)化安全機(jī)制（如內(nèi)存分區(qū)隔離、監(jiān)控守護(hù)進(jìn)程），需展開動(dòng)態(tài)功能交互驗(yàn)證：通過時(shí)序約束與邏輯依賴的聯(lián)合建模，驗(yàn)證容錯(cuò)機(jī)制的觸發(fā)條件與響應(yīng)時(shí)效。例如，在電池管理系統(tǒng)中，需確認(rèn)電壓采樣異常與熱失控保護(hù)算法間存在時(shí)間同步鎖，避免冗余切換延遲導(dǎo)致的安全覆蓋盲區(qū)。逆向測(cè)試則依賴全棧故障注入技術(shù)。在硬件層，模擬電壓跌落、傳感器偏移等物理失效；在協(xié)議層，篡改控制器局域網(wǎng)絡(luò)/控制器局域網(wǎng)絡(luò)靈活數(shù)據(jù)速率（CAN/CANFD）報(bào)文校驗(yàn)位以測(cè)試通信棧的容錯(cuò)能力；在應(yīng)用層，通過變異測(cè)試生成非預(yù)期輸入組合，暴露邏輯分支的防護(hù)缺陷。

2 測(cè)試方法優(yōu)化

2.1 靜動(dòng)態(tài)測(cè)試協(xié)同機(jī)制

靜態(tài)分析與動(dòng)態(tài)測(cè)試的協(xié)同通過建立“缺陷分析-反饋優(yōu)化”的閉環(huán)鏈路實(shí)現(xiàn)。靜態(tài)分析工具（如ClangStaticAnalyzer，CSA）解析代碼抽象語法樹（AbstractSyntaxTree，AST），提取路徑約束（如變量取值范圍、分支條件），并將高風(fēng)險(xiǎn)路徑標(biāo)記為動(dòng)態(tài)測(cè)試的優(yōu)先級(jí)靶點(diǎn)。動(dòng)態(tài)測(cè)試框架（如模糊測(cè)試工具AmericanFuzzyLop，AFL）接收這些靶點(diǎn)，通過模糊測(cè)試生成輸入數(shù)據(jù)，強(qiáng)制觸發(fā)邊界條件下的異常行為（如緩沖區(qū)溢出）。驗(yàn)證結(jié)果反向輸人靜態(tài)分析引擎，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法迭代優(yōu)化規(guī)則庫，降低虛警率，如圖1所示。

關(guān)鍵技術(shù)包括雙向符號(hào)執(zhí)行引擎（如KLEE與模糊測(cè)試結(jié)合）、跨工具語義映射（AST與二進(jìn)制代碼的中間表示對(duì)齊）。例如，靜態(tài)分析識(shí)別CAN通信模塊的緩沖區(qū)未校驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)后，模糊測(cè)試通過變異CAN報(bào)文長(zhǎng)度和ID序列，驗(yàn)證是否引發(fā)總線崩潰。協(xié)同機(jī)制覆蓋了從語法缺陷到運(yùn)行時(shí)異常的完整風(fēng)險(xiǎn)鏈。

2.2 模型驅(qū)動(dòng)用例自動(dòng)化

基于模型的測(cè)試（Model-Based Testing，MBT）將需求轉(zhuǎn)化為形式化模型（如UPPAAL時(shí)間自動(dòng)機(jī)），驅(qū)動(dòng)測(cè)試用例生成。模型構(gòu)建階段采用分層架構(gòu)：頂層定義模塊交互狀態(tài)機(jī)（如車載電子控制單元ECU的電源管理狀態(tài)），底層通過約束邏輯（如SMT-LIB公式）描述輸入?yún)?shù)邊界。生成器使用深度優(yōu)先搜索遍歷狀態(tài)路徑，調(diào)用約束求解器（如Z3）生成合規(guī)輸入值，并自動(dòng)注入異常條件（如傳感器信號(hào)超閾值），如圖2所示。

以自動(dòng)緊急制動(dòng)（AEB）系統(tǒng)為例，其模型定義與測(cè)試生成如表1所示。典型沖突場(chǎng)景測(cè)試結(jié)果如表2所示。

模型定義“目標(biāo)檢測(cè)-風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估-制動(dòng)觸發(fā)”狀態(tài)鏈，生成器聚焦雷達(dá)與攝像頭數(shù)據(jù)沖突場(chǎng)景，自動(dòng)輸出激發(fā)決策邏輯矛盾的測(cè)試序列。為解決模型漂移問題，集成代碼變更追蹤器，當(dāng)代碼控制流變動(dòng)時(shí)，觸發(fā)模型節(jié)點(diǎn)的增量更新3]。

2.3持續(xù)集成效率強(qiáng)化

持續(xù)集成（Continuous Integration，CI）中的測(cè)試效率優(yōu)化基于智能分級(jí)執(zhí)行與資源動(dòng)態(tài)編排。核心流程包括：代碼提交后，依賴分析工具識(shí)別影響范圍，將測(cè)試用例按安全等級(jí)劃分為核心/擴(kuò)展/回歸層。核心層測(cè)試[如汽車安全完整性等級(jí)D（AutomotiveSafetyIntegrityLevel，ASIL-D）功能]搶占高優(yōu)先級(jí)資源[現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列（Field-ProgrammableGateArray，F(xiàn)PGA）硬件仿真]，擴(kuò)展層測(cè)試通過容器集群（Kubernetes）并行執(zhí)行，回歸層采用延遲加載（影子隊(duì)列）減少資源爭(zhēng)用，如圖3所示。

其關(guān)鍵技術(shù)包括資源預(yù)分配算法（基于歷史執(zhí)行時(shí)間預(yù)測(cè)資源需求）、環(huán)境快照復(fù)用（通過Docker鏡像緩存跳過重復(fù)初始化）。例如，修改車載通信協(xié)議棧時(shí)，CI系統(tǒng)自動(dòng)分配CANoe測(cè)試環(huán)境與負(fù)載生成器，并發(fā)執(zhí)行協(xié)議兼容性與誤碼率測(cè)試。

3工具鏈與平臺(tái)構(gòu)建

3.1 模塊化架構(gòu)與接口標(biāo)準(zhǔn)化

測(cè)試工具鏈的模塊化架構(gòu)需解決異構(gòu)工具的互聯(lián)互通與功能解耦問題，其核心在于定義標(biāo)準(zhǔn)化的接口協(xié)議與數(shù)據(jù)交換機(jī)制。模塊化設(shè)計(jì)基于微服務(wù)架構(gòu)思想，將靜態(tài)分析引擎、動(dòng)態(tài)測(cè)試框架、測(cè)試用例生成器等封裝為獨(dú)立的功能單元，每個(gè)單元通過RESTfulAPI或消息隊(duì)列（如Kafka）對(duì)外暴露服務(wù)能力。接口協(xié)議的關(guān)鍵在于統(tǒng)一數(shù)據(jù)傳輸格式，采用JSONSchema或Protobuf定義輸人輸出規(guī)范，確保不同工具間的參數(shù)格式、數(shù)據(jù)類型、狀態(tài)碼語義一致性。例如，在車載軟件測(cè)試中，代碼覆蓋率分析模塊需與硬件在環(huán)（Hardware-In-the-Loop，HIL）測(cè)試臺(tái)架交互，通過標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議將覆蓋數(shù)據(jù)映射到物理信號(hào)層面。協(xié)議兼容性通過中間層適配器實(shí)現(xiàn)：針對(duì)不同工具的原生接口（如CANoe的CAPL腳本、Jenkins的PipelineDSL），開發(fā)統(tǒng)一代理組件完成協(xié)議轉(zhuǎn)換與數(shù)據(jù)清洗，消除工具間的語義斷層。此模式支持測(cè)試工具鏈在分布式節(jié)點(diǎn)上的彈性部署，并維持跨平臺(tái)執(zhí)行的邏輯一致性5]。

3.2硬件在環(huán)與虛擬化環(huán)境融合

HIL測(cè)試與虛擬化環(huán)境的融合需打破物理硬件依賴與仿真建模間的邊界，構(gòu)建“虛實(shí)混合”的協(xié)同驗(yàn)證平臺(tái)。核心技術(shù)在于建立硬件信號(hào)與虛擬模型的實(shí)時(shí)交互通道。通過FPGA或?qū)崟r(shí)處理器捕獲HIL臺(tái)架的真實(shí)IO信號(hào)（如CAN總線報(bào)文、傳感器電壓），將其轉(zhuǎn)換為虛擬化環(huán)境中的事件驅(qū)動(dòng)模型（如Simulink中的狀態(tài)流）；反向控制則通過虛擬模型生成激勵(lì)信號(hào)注入物理硬件。融合架構(gòu)的關(guān)鍵是分層時(shí)間同步機(jī)制，硬件層的微秒級(jí)實(shí)時(shí)性與虛擬環(huán)境的事件離散性需通過時(shí)間戳對(duì)齊策略協(xié)調(diào)，例如在虛擬引擎中引入時(shí)鐘補(bǔ)償算法，動(dòng)態(tài)調(diào)整仿真步長(zhǎng)以匹配硬件響應(yīng)延遲。資源虛擬化通過容器化技術(shù)封裝測(cè)試環(huán)境依賴（如特定版本的ECU固件、通信協(xié)議棧），使同一HIL臺(tái)架可快速切換多套隔離的虛擬測(cè)試場(chǎng)景。例如，針對(duì)自動(dòng)駕駛域控制器的測(cè)試，物理HIL負(fù)責(zé)執(zhí)行車輛動(dòng)力學(xué)仿真，虛擬環(huán)境模擬多攝像頭激光雷達(dá)（LiDAR）點(diǎn)云數(shù)據(jù)，兩者通過共享內(nèi)存與數(shù)據(jù)分發(fā)服務(wù)（DataDistributionService，DDS）實(shí)現(xiàn)低延遲數(shù)據(jù)同步。

3.3測(cè)試數(shù)據(jù)全生命周期治理

測(cè)試數(shù)據(jù)管理需實(shí)現(xiàn)從原始數(shù)據(jù)采集到合規(guī)性驗(yàn)證的全生命周期治理，主要是構(gòu)建可溯源、可審計(jì)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)庫。技術(shù)實(shí)現(xiàn)分為3層：采集層通過標(biāo)準(zhǔn)化代理從測(cè)試工具鏈中實(shí)時(shí)抓取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如測(cè)試日志、覆蓋率報(bào)告、缺陷記錄），存儲(chǔ)層采用時(shí)序數(shù)據(jù)庫（InfluxDB）與對(duì)象存儲(chǔ)（MinIO）分離冷熱數(shù)據(jù)，應(yīng)用層提供數(shù)據(jù)溯源追蹤與版本快照功能。合規(guī)性驗(yàn)證通過鏈?zhǔn)叫ｒ?yàn)引擎實(shí)現(xiàn)。將法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)（如ISO26262功能安全要求）轉(zhuǎn)換為機(jī)器可執(zhí)行的規(guī)則模板（例如ASIL等級(jí)對(duì)應(yīng)的測(cè)試用例通過率閾值），在數(shù)據(jù)入庫時(shí)自動(dòng)觸發(fā)規(guī)則校驗(yàn)，并生成證據(jù)鏈文檔（如覆蓋完整性證明、缺陷修復(fù)閉環(huán)記錄）。關(guān)鍵挑戰(zhàn)在于動(dòng)態(tài)適配多維度合規(guī)框架，如同時(shí)滿足功能安全與信息安全的交叉驗(yàn)證需求，需設(shè)計(jì)多層級(jí)規(guī)則優(yōu)先級(jí)仲裁機(jī)制。此架構(gòu)通過自動(dòng)化數(shù)據(jù)治理降低人為審計(jì)成本，并確保測(cè)試過程符合行業(yè)強(qiáng)制性與客戶定制化標(biāo)準(zhǔn)的雙重約束。

4結(jié)論

文章明確了智能系統(tǒng)測(cè)試技術(shù)協(xié)同演進(jìn)的核心路徑及其工程化落地機(jī)制，揭示了工具鏈標(biāo)準(zhǔn)化、虛實(shí)融合驗(yàn)證及數(shù)據(jù)治理能力在構(gòu)建高置信度測(cè)試體系中的關(guān)鍵作用。通過靜態(tài)與動(dòng)態(tài)測(cè)試的缺陷傳播鏈追蹤、模塊化工具鏈的接口語義對(duì)齊、虛實(shí)環(huán)境的多層級(jí)協(xié)同控制等技術(shù)突破，支撐了復(fù)雜系統(tǒng)語法級(jí)異常檢測(cè)到運(yùn)行時(shí)行為驗(yàn)證的完整覆蓋。因此，汽車系統(tǒng)研究應(yīng)聚焦動(dòng)態(tài)仿真驗(yàn)證的數(shù)字孿生建模、測(cè)試資產(chǎn)的全域語義互聯(lián)與智能化合規(guī)決策等方向，加速工具鏈的自適應(yīng)演進(jìn)，以期在工業(yè)場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)從離散測(cè)試活動(dòng)向全生命周期品質(zhì)閉環(huán)的跨越，推動(dòng)智能系統(tǒng)測(cè)試體系向自主感知、實(shí)時(shí)決策的智能化方向升級(jí)。

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（編輯林子衿）