智能座舱域控制器功能自动化测试方案:测试内容分析 | 测试系统框架 | 基于Eggplant的自动化测试简介 | 方案对比

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1. 背景

智能座舱是当前汽车行业开发设计和差异化竞争的焦点,当前智能座舱控制器多为整合了传统IPK、HMI、HUD、DMS等若干控制器之后的“一机多屏”的复杂系统。在软件架构上,多操作系统也是其一大特点,如整合安卓和QNX系统是最常见的方案,而在硬件接口上通常是车载以太网、CAN/CAN FD以及LVDS等。

座舱域控制器由于自身特点,其功能测试用例多达几万条甚至十几万条,完全依靠传统手动测试,需要投入大量的人力资源,难以满足越来越短的项目开发周期和软件快速迭代的需求。为了提高测试效率,需采用自动化/半自动化的方式以完成座舱域控制器的功能测试。

2. 测试内容分析

从智能座舱域部件级的功能测试角度来看,主要聚焦如下几方面的测试:

Ø 车辆和环境信息显示功能:中控、仪表、HUD、流媒体后视镜、电子后视镜、A柱等显示交互
Ø 娱乐、浏览功能:本地和在线的媒体播放、游戏以及文档和网页浏览阅读等
Ø 配置、设置和控制功能:个人账户、车辆/驾驶信息设置、APP安装/卸载等
Ø AR导航、环视、后视、夜视等功能
Ø 车内监测:驾驶员/乘员头、脸、眼监测功能和健康监测
Ø 交互功能:语音交互、手势控制
Ø 用户APP在线和离线服务功能
Ø 连接功能:蓝牙、WiFi、USB,4G/5G等

3. 测试系统框架

从座舱自动化测试系统的角度,可将满足智能座舱测试系统划分为如下几个主要的功能模块:

Ø 常规的车载网络和IO仿真采集及故障注入
Ø UE仿真及监测
Ø 图像仿真及UI监测
Ø 语音仿真及识别
Ø 无线信号相关的仿真

完整测试系统示意图如下所示,本文将重点介绍基于Eggplant实现UE仿真及UI监测的流程和基本方法及各种主流方案的对比。

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图1:测试系统框图

4. 基于Eggplant的自动化测试简介

4.1. 软件及方案框架

Eggplant是TestPlant公司研发的一款黑盒自动化测试工具,通过VNC/RDP传输协议连接PC和DUT,可跨平台(Linux、Mac、ISO、QNX、安卓和 Windows)使用。其基于图像和OCR算法实现对DUT图像监测,方便访问图像的各种状态(颜色及亮度),同时支持在使用Flash的动态环境中运行。可通过记录用户操作流程,自动生成测试脚本。且集成的SenseTalk语言,面向非开发人员,测试者无需了解底层代码和架构,简单易用。

支持与Vector CANoe集成,通过CANoe发送操作指令,执行结果自动生成HTML格式方便查看。

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图2:CANoe+vTESTstudio+Eggplant 整体方案框架

4.2. 实现流程概述

本次以安卓系统的DUT为例,进行CANoe、vTESTstudio、Eggplant联合调试,调试过程主要分为如下步骤:

· 测试系统与DUT连接设置: 打开DUT调试权限,连接PC,对安卓系统进行连接设置,生成Server端的IP地址和端口号,用于在Eggplant软件中对DUT进行连接。

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图3:连接效果图

· Eggplant测试工程创建: 使用Eggplant进行UE仿真及UI监测底层脚本编写、运行并执行测试。使用Eggplant中的Log功能,对测试结果进行记录。

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图4:Eggplant运行界面展示

· CANoe对Eggplant测试工程调用: 根据Eggplant软件提供的API,使用CANoe软件对Eggplant测试工程进行调用。在CANoe工程中需填写Eggplant测试工程相关信息,如:软件安装地址、测试工程存储地址、端口号和密码等信息。

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图5:在CANoe工程中配置Eggplant测试工程信息

·“对手件”的仿真实现(可选): 针对基于SOA实现的座舱域控制器,需仿真与之交互的“对手件”,如车辆域控制器、自动驾驶域控制器、网联控制器,针对此需求,可以借助新版CANoe对SOME/IP、MQTT等协议的支持,通过导入数据库(如.arxml)等方式高效的完成SOA应用的仿真,以我们的经验来看,基于CANoe实现该仿真更为高效和专业。

·测试用例实现: 基于vTESTstudio软件图形化编程方式实现测试脚本编写,编译生成可执行文件,导入到CANoe中进行测试执行。

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图6:基于vTESTstudio实现测试脚本编写

·测试执行与分析: 通过CANoe对Eggplant测试结果进行读取和判断,并将原始图像等打印在测试报告中,便于对测试问题进行分析。

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图7:测试报告样式

4.3. DEMO示例

由于真实DUT造型和显示界面涉密原因,如下视频以基于安卓手机为对象的调试作为示例。

【北汇信息】如何实现汽车智能座舱域控制器功能自动化测试?

5. 方案对比

5.1. UE仿真测试方案对比

UE仿真是为模拟用户操控,如软按键单击/双击、屏幕滑动,其难点:

·适配多级窗口操作
·操作界面设计变更后和被操作对象更换后的重新适配
·实现特殊操控方式,如多指点击/滑动、两指缩放

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表1:UE仿真测试方案对比

5.2. UI和UE监测测试方案对比简介

UI和UE监测用以判断功能逻辑正确性和性能,其难点:

· 多屏互动
· 显示风格切换、APP动态加载识别适配
· 动态闪烁类图标监测、屏幕响应时间监测

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表2:UI和UE监测测试方案对比

6. 总结

从早期仪表/中控至现在的智能座舱,对其自动化测试的尝试,已有十多年的时间,当下的被测对象更为复杂,测试方案不断升级,测试要求也不断提高,此时需要我们从测试需求本源,结合座舱域控制器的特点,进行理性分析或复盘。我们需要自动化但不一味追求全自动化,需要细分不同测试功能,其测试工作的资源消耗,其自动化的可行性和适应性,其投入产出比等多重因素下进行综合考虑。

北汇信息在智能座舱领域相关的部件、系统、实车的测试规范/用例开发、测试实施和测试系统搭建已有近十年的积累,可提供“组合式”的技术方案和合作模式,以期达到在测试效果和效率、性价比之间的平衡。此次选择TestPlant的Eggplant 软件作为新的尝试,并对相关仿真和监测方案做了简要的比对,希望可以给大家一定的参考和启发。最后,十分感谢TestPlant公司(Keysight)和Vector公司的同仁伙伴们给予的大力支持。

参考文献

【1】 Vector - Eggplant integration.pdf

【2】 基于Eggplant的Mac_OS_X平台上软件自动测试_邓迎秋.pdf

【3】 http://docs.eggplantsoftware.com

【4】 GUI-Testing_HanserAutomotive_201706_PressArticle_EN.pdf

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网工运维测试转行学习网络安全路线

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(一)第一阶段:网络安全筑基

1. 阶段目标

你已经有运维经验了,所以操作系统、网络协议这些你不是零基础。但要学安全,得重新过一遍——只不过这次我们是带着“安全视角”去学。

2. 学习内容

**操作系统强化:**你需要重点学习 Windows、Linux 操作系统安全配置,对比运维工作中常规配置与安全配置的差异,深化系统安全认知(比如说日志审计配置,为应急响应日志分析打基础)。

**网络协议深化:**结合过往网络协议应用经验,聚焦 TCP/IP 协议簇中的安全漏洞及防护机制,如 ARP 欺骗、TCP 三次握手漏洞等(为 SRC 漏扫中协议层漏洞识别铺垫)。

**Web 与数据库基础:**补充 Web 架构、HTTP 协议及 MySQL、SQL Server 等数据库安全相关知识,了解 Web 应用与数据库在网安中的作用。

**编程语言入门:**学习 Python 基础语法,掌握简单脚本编写,为后续 SRC 漏扫自动化脚本开发及应急响应工具使用打基础。

**工具实战:**集中训练抓包工具(Wireshark)、渗透测试工具(Nmap)、漏洞扫描工具(Nessus 基础版)的使用,结合模拟场景练习工具应用(掌握基础扫描逻辑,为 SRC 漏扫工具进阶做准备)。

(二)第二阶段:漏洞挖掘与 SRC 漏扫实战

1. 阶段目标

这阶段是真正开始“动手”了。信息收集、漏洞分析、工具联动,一样不能少。

熟练运用漏洞挖掘及 SRC 漏扫工具,具备独立挖掘常见漏洞及 SRC 平台漏扫实战能力,尝试通过 SRC 挖洞搞钱,不管是低危漏洞还是高危漏洞,先挖到一个。

2. 学习内容

信息收集实战:结合运维中对网络拓扑、设备信息的了解,强化基本信息收集、网络空间搜索引擎(Shodan、ZoomEye)、域名及端口信息收集技巧,针对企业级网络场景开展信息收集练习(为 SRC 漏扫目标筛选提供支撑)。

漏洞原理与分析:深入学习 SQL 注入、CSRF、文件上传等常见漏洞的原理、危害及利用方法,结合运维工作中遇到的类似问题进行关联分析(明确 SRC 漏扫重点漏洞类型)。

工具进阶与 SRC 漏扫应用:

  • 系统学习 SQLMap、BurpSuite、AWVS 等工具的高级功能,开展工具联用实战训练;

  • 专项学习 SRC 漏扫流程:包括 SRC 平台规则解读(如漏洞提交规范、奖励机制)、漏扫目标范围界定、漏扫策略制定(全量扫描 vs 定向扫描)、漏扫结果验证与复现;

  • 实战训练:使用 AWVS+BurpSuite 组合开展 SRC 平台目标漏扫,练习 “扫描 - 验证 - 漏洞报告撰写 - 平台提交” 全流程。
    SRC 实战演练:选择合适的 SRC 平台(如补天、CNVD)进行漏洞挖掘与漏扫实战,积累实战经验,尝试获取挖洞收益。

恭喜你,如果学到这里,你基本可以下班搞搞副业创收了,并且具备渗透测试工程师必备的「渗透技巧」、「溯源能力」,让你在黑客盛行的年代别背锅,工作实现升职加薪的同时也能开创副业创收!

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(三)第三阶段:渗透测试技能学习

1. 阶段目标

全面掌握渗透测试理论与实战技能,能够独立完成渗透测试项目,编写规范的渗透测试报告,具备渗透测试工程师岗位能力,为护网红蓝对抗及应急响应提供技术支撑。

2. 学习内容

渗透测试核心理论:系统学习渗透测试流程、方法论及法律法规知识,明确渗透测试边界与规范(与红蓝对抗攻击边界要求一致)。

实战技能训练:开展漏洞扫描、漏洞利用、电商系统渗透测试、内网渗透、权限提升(Windows、Linux)、代码审计等实战训练,结合运维中熟悉的系统环境设计测试场景(强化红蓝对抗攻击端技术能力)。

工具开发实践:基于 Python 编程基础,学习渗透测试工具开发技巧,开发简单的自动化测试脚本(可拓展用于 SRC 漏扫自动化及应急响应辅助工具)。

报告编写指导:学习渗透测试报告的结构与编写规范,完成多个不同场景的渗透测试报告撰写练习(与 SRC 漏洞报告、应急响应报告撰写逻辑互通)。

(四)第四阶段:企业级安全攻防(含红蓝对抗)、应急响应

1. 阶段目标

掌握企业级安全攻防、护网红蓝对抗及应急响应核心技能,考取网安行业相关证书。

2. 学习内容

护网红蓝对抗专项:

  • 红蓝对抗基础:学习护网行动背景、红蓝对抗规则(攻击范围、禁止行为)、红蓝双方角色职责(红队:模拟攻击;蓝队:防御检测与应急处置);

  • 红队实战技能:强化内网渗透、横向移动、权限维持、免杀攻击等高级技巧,模拟护网中常见攻击场景;

  • 蓝队实战技能:学习安全设备(防火墙、IDS/IPS、WAF)联动防御配置、安全监控平台(SOC)使用、攻击行为研判与溯源方法;

  • 模拟护网演练:参与团队式红蓝对抗演练,完整体验 “攻击 - 检测 - 防御 - 处置” 全流程。
    应急响应专项:

  • 应急响应流程:学习应急响应 6 步流程(准备 - 检测 - 遏制 - 根除 - 恢复 - 总结),掌握各环节核心任务;

  • 实战技能:开展操作系统入侵响应(如病毒木马清除、异常进程终止)、数据泄露应急处置、漏洞应急修补等实战训练;

  • 工具应用:学习应急响应工具(如 Autoruns、Process Monitor、病毒分析工具)的使用,提升处置效率;

  • 案例复盘:分析真实网络安全事件应急响应案例(如勒索病毒事件),总结处置经验。
    其他企业级攻防技能:学习社工与钓鱼、CTF 夺旗赛解析等内容,结合运维中企业安全防护需求深化理解。

证书备考:针对网安行业相关证书考试内容(含红蓝对抗、应急响应考点)进行专项复习,参加模拟考试,查漏补缺。

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网络安全这行,不是会几个工具就能搞定的。你得有体系,懂原理,能实战。尤其是从运维转过来的,别浪费你原来的经验——你比纯新人强多了。

但也要沉得住气,别学了两天Web安全就觉得自己是黑客了。内网、域渗透、代码审计、应急响应,要学的还多着呢。

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1、网络安全意识
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2、Linux操作系统
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3、WEB架构基础与HTTP协议
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4、Web渗透测试
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5、渗透测试案例分享
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6、渗透测试实战技巧
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7、攻防对战实战
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8、CTF之MISC实战讲解
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<think>我们正在为车载智能座舱搭建自动化测试环境。根据引用内容,智能座舱测试涉及大量测试用例(几万到十几万条),传统手动测试效率低,因此需要自动化/半自动化方案(引用[2])。同时,语音交互自动化测试能提升测试效率和准确性(引用[3])。搭建环境需要综合考虑硬件、软件和测试框架。 步骤分解: 1. **需求分析**:明确测试范围(如语音交互、触控屏、仪表盘等)和自动化目标(引用[1]的测试设计阶段)。2.**硬件准备**:-车载座舱域控制器(DUT)-测试工装:模拟车辆信号的CAN/LIN总线工具、电源模拟器-音频设备:麦克风阵列(用于语音测试)、扬声器-摄像头(用于人脸识别等测试)-数据采集设备(如示波器、逻辑分析仪)3.**软件环境**:-**测试框架选择**:引用[2]提到基于Eggplant自动化测试方案Eggplant支持图像识别和脚本控制,适合座舱GUI测试。其他可选工具包括Selenium(用于Web应用)、Appium(用于移动应用,可适配车载安卓应用)。- **语音测试专用工具**:引用[3]指出语音自动化测试需量化响应时间、唤醒率。需集成:-语音合成工具(生成测试语音)-语音识别引擎(验证系统输出)-噪声模拟设备(测试抗干扰能力)-**总线通信工具**:如CANoe,模拟车辆网络信号。- **测试管理平台**:如Jenkins(持续集成)、TestRail(用例管理)。 4. **系统集成**:-将硬件设备连接至座舱域控制器,建立通信链路(如ADB连接、CAN总线连接)。-配置测试工具与座舱系统的接口(如通过API控制空调、导航)。 5. **测试脚本开发**:-基于需求编写自动化用例(引用[1]的测试设计阶段)。-语音测试需结合引用[4]的语音处理原理:脚本应覆盖信号处理(如不同信噪比)、特征提取(如关键词识别)、NLP处理(多轮对话)。 6. **环境验证**:-运行冒烟测试用例,确认环境稳定性。-校准测试设备(如麦克风位置影响唤醒率测试)。 **关键挑战**:- **多模态交互**:座舱测试需同步处理语音、触控、物理按键,工具需支持事件同步。- **实时性要求**:语音响应时间测试需高精度计时器(引用[3])。-**环境模拟**:车载环境有背景噪声、振动,需在实验室模拟(引用[4]的信号处理环节)。 **示例脚本(语音测试伪代码)**:```python#模拟用户语音指令deftest_voice_command(command, background_noise_level):play_noise(background_noise_level)#播放背景噪声synthesize_speech(command)#生成语音指令start_time= time.time()response= get_system_response()#通过音频采集或API获取系统响应end_time= time.time()assertresponse ==expected_resultassert (end_time- start_time)<0.5#响应时间小于500ms``` §§相关问题§§1.如何选择适合车载环境的语音测试噪声模拟方案?2.Eggplant智能座舱测试中的具体应用案例有哪些? 3.自动化测试中如何同步验证GUI和语音反馈?</think>### 车载智能座舱自动化测试环境搭建指南 根据引用内容,搭建自动化测试环境需解决座舱测试用例量大(几万至十几万条)[^2]、语音交互测试效率低[^3]等核心问题。以下是分步实施方案: --- #### **一、基础环境搭建** 1. **硬件准备** - 座舱域控制器(DUT) - 车辆信号模拟器(CAN/LIN总线模拟) - 多通道音频采集设备(麦克风阵列) - 噪声发生器(模拟车内环境噪声)[^4] - 摄像头(用于手势/人脸识别测试) 2. **软件框架选型** - **测试管理平台**:Jenkins(持续集成)+ TestRail(用例管理) - **自动化工具**: - 引用[2]推荐的 **Eggplant**(图像识别驱动) - **Appium/Selenium**(适用于Android/Linux车机应用) - **语音专用工具**:定制化Python脚本+语音SDK(如Kaldi)[^3] --- #### **二、关键子系统配置** 1. **语音交互测试环境** ```python # 示例:语音响应自动化测试脚本(Python伪代码) import speech_recognition as sr import time def test_wake_word(): noise_generator.play("高速路噪_70dB.wav") # 模拟噪声[^4] mic.capture_audio("唤醒指令.wav") # 输入语音指令 start_time = time.time() system_response = get_system_text_output() # 获取座舱响应 latency = time.time() - start_time assert "导航" in system_response and latency < 1.0 # 验证结果 ``` - **技术要点**: - 信号处理层:集成降噪算法[^4] - NLP验证:对接车控指令库(空调/导航等)[^3] 2. **多模态交互测试** - **同步触发机制**:语音指令 + 触屏操作 + 物理按键 - **验证逻辑**: ```mermaid graph LR A[语音输入“调高温度”] --> B[座舱执行指令] B --> C[屏幕显示温度图标] B --> D[CAN总线发送空调控制信号] ``` --- #### **三、持续集成流程** 1. **测试流水线设计** ```plaintext 需求评审 → 测试计划 → Eggplant脚本开发 → 环境部署 → └─ 自动化回归测试 → 性能报告生成 → 验收上线 [^1] ``` 2. **效率优化措施** - **用例筛选**:优先自动化高频场景(如导航/语音唤醒) - **并行测试**:分布式执行不同域控制模块用例 - **故障注入**:模拟网络中断/传感器失效等异常场景 --- #### **四、验证与校准** 1. **精度校准** - 语音唤醒率测试:重复1000次唤醒词,统计成功率[^3] - 响应时间基线:设定阈值(如<800ms) 2. **环境一致性** - 使用恒温箱控制设备温度(-40℃~85℃) - CANoe模拟车辆动态信号(加速/刹车状态) > **注意事项**:需在测试计划阶段明确自动化覆盖率目标(如核心功能100%覆盖)[^1],并建立版本迭代时的脚本维护机制。 ---
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