随着智能网联汽车的快速发展，软件已成为汽车的核心竞争力。某智驾公司作为智能驾驶领域的佼佼者，其智驾部门专注于开发高性价比、高性能的智能驾驶解决方案。其智驾系统已广泛应用于国内大型OEM旗下的多个品牌车型，覆盖从高速无图NOA到城市全场景无图NOA等多种功能。然而，随着智能驾驶系统的复杂性不断增加，智驾公司也面临着诸多挑战，尤其是在代码动态测试方面。
-?问题：ADAS项目集成后，代码量极其庞大，需要进行单元动态测试的代码模块众多。编写测试用例的工作量随之呈指数级增长，这不仅耗费大量人力，还严重影响了开发进度。
-?影响：测试团队疲于奔命，却难以在短时间内完成高质量的测试用例编写，导致测试覆盖率难以提升。
-?问题：客户之前一直使用开源的动态测试工具，但这些工具存在诸多问题。UI界面简陋，操作体验较差，功能也严重缺失，无法满足复杂的测试需求。
-?具体表现：
– 功能缺失：无法支持高级C++算法的测试，对于复杂数据结构和逻辑的处理能力不足。
– 性能瓶颈：在处理大规模代码时，工具运行缓慢，甚至频繁崩溃，严重影响测试效率。
– 缺乏专业支持：开源工具缺乏专业的技术支持和持续更新，面对复杂问题时，客户只能自行摸索解决办法。
-?问题：ADAS系统涉及大量C++高级算法，这些算法的逻辑复杂，数据交互频繁。编写测试用例时，需要深入理解算法的每一个细节，同时还要考虑各种边界条件和异常情况，难度极大。
-?具体表现：
– 专业门槛高：测试人员需要具备深厚的C++编程基础和算法知识，才能准确编写测试用例。
– 测试用例质量参差不齐：由于难度过高，测试用例的编写质量难以保证，很多用例无法有效覆盖代码逻辑，导致测试覆盖率始终无法达到100%。
-?问题：MC/DC(Modified Condition/Decision Coverage)覆盖率是软件测试中的一种重要指标，尤其在汽车电子领域，对安全性要求极高。然而，开源工具无法支持MC/DC覆盖率的测试，这使得客户在满足行业标准方面面临巨大挑战。
-?影响：无法准确评估代码的测试覆盖率，难以确保软件的可靠性和安全性，项目通过行业认证的难度大大增加。
-?解决方案：CT工具提供自动生成测试用例的功能，能够根据代码逻辑自动生成基础测试用例，为测试人员减少一部分工作量，让他们可以将精力集中在更复杂和关键的测试用例编写上。
-?效果：显著降低了测试用例编写的工作量，提升了测试效率，缩短了项目周期。
解决方案：
– CT工具的UI界面更加现代化、简洁，操作起来更加便捷，极大地改善了测试人员的使用体验。
– 提供打桩和Mock功能，用于减少测试时与其他依赖模块的耦合，使得测试更加独立和高效。
– 针对复杂代码，CT工具还提供代码层级故障注入功能，用于测试故障处理代码等正常方式无法覆盖的代码，进一步提高测试覆盖率。
<图1> 故障注入功能
– 提供MC/DC测试用例编写指南，帮助测试人员快速掌握编写技巧，提高测试用例的编写速度。
? <图2> MC/DC测试用例编写指南
– CT工具支持MC/DC覆盖率测试，并提供详细的测试用例编写指南和优化建议，帮助客户满足行业标准。
效果：
解决了开源工具功能缺失和性能瓶颈的问题，降低了测试用例编写的难度，提升了测试用例的质量和覆盖率，同时确保了软件的可靠性和安全性，提高了项目通过行业认证的可能性。
-?解决方案：我们为代码动态验证解决方案提供全程技术支持，专业团队随时响应客户遇到的各种问题，确保测试过程顺利进行。
-?效果：客户在使用过程中无需担心技术难题，能够专注于测试任务本身。
-?解决方案：针对客户项目代码量级极其庞大的问题，CT工具的软件开发团队进行了针对性的迭代开发，发布了多个补丁，大大提高了测试执行的速度。
-?效果：优化了工具的性能，使其能够高效处理大规模代码，确保测试效率不受影响。
