3、探索高效GUI测试工具:现状与创新方案

探索高效GUI测试工具:现状与创新方案

1. GUI测试概述

GUI(图形用户界面)测试与非GUI组件测试存在显著差异。对于非GUI组件的自动化测试,工程师通常开发测试脚本来调用被测应用的成员并捕获调用的返回值,可利用后期绑定等功能来编写脚本。而如今,几乎所有软件应用都通过GUI进行操作,自动化GUI测试工具需要具备识别所有GUI组件的能力,生成执行鼠标和键盘操作的测试脚本,以测试GUI底层模块的功能,并验证可见的GUI表示是否与预期功能一致,是否对最终用户有意义。

2. 当前GUI测试基础设施

2.1 捕获/回放方法

大多数GUI测试工具采用流行的捕获/回放方法来记录测试脚本。记录的脚本会回放底层的鼠标拖动和按键操作,部分工具能将某些GUI组件识别为对象,还有些工具记录鼠标指针操作的坐标。然而,测试工程师发现现有工具无法编写强大的测试脚本来直接完成软件测试,他们常常花费大量时间操作工具和编辑记录的测试脚本,若脚本执行失败还需进行调试,导致没有足够时间编写有效的测试用例和执行脚本以发现缺陷。

捕获/回放方法并非真正的自动化。虽然工具供应商声称其为自动化GUI测试工具,但实际上存在诸多问题。在测试过程中,该方法会记录用户在测试对象上的所有手动交互,用户还需不断插入验证点,这一过程既耗时又繁琐,之后还需手动编程输入测试数据和其他检查点。捕获的测试脚本在回放时,若被测应用在重复测试中表现不同或检查点被违反,测试将失败。而且,该方法依赖训练有素的测试人员手动使用被测应用,记录的脚本需编辑和调试才能完成所需测试,若系统功能发生变化,可能需要重新运行捕获/回放过程或编辑维护脚本,自动化程度较低。此外,捕获/回放方法在遇到缺陷时无法继续,修复缺陷

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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