给项目经理的一份android自动化测试报告调研

本文深入探讨了自动化测试在产品型项目中的优势,包括优化测试速度、提高准确性、确定性以及提高工作效率等。重点介绍了适用于自动化测试的项目类型,如产品型项目、增量式开发项目、能够自动编译与发布的系统等。此外,文章还详细说明了如何选择和使用自动化测试工具,如Robotium,并提供了简单的测试脚本实例。最后,文章指出了在实现自动化测试过程中可能遇到的问题及解决方案。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1、自动化测试相对于手工测试的优点

优化测试速度:可非常快速的运行上万条记录

提高准确性、稳定性:可以不为外界因素干扰,准确运行测试用例

确定性:能真实快速搭建测试环境,测试数据,重现缺陷

提高工作效率:一边运行自动化测试,一边准备测试报告

测试环境搭建:可以结合多种编程语言及技术协助搭建测试环境,防止手工测试重复劳动,如批处理技术

提高技能:可提高测试人员技能,同时提高对测试的兴趣,防止对手工测试感觉枯燥

2、什么项目适合自动化测试

• 产品型项目。产品型的项目,每个项目只改进少量的功能,但每个项目必须反反复复的测试那些没有改动过的功能。这部分测试完全可以让自动化测试来承担, 同时可以把新加入的功能的测试也慢慢地加入到自动化测试当中。

• 增量式开发、持续集成项目。由于这种开发模式是频繁的发布新版本进行测试,也就需要频繁的自动化测试,以便把人从中解脱出来测试新的功能。

• 能够自动编译、自动发布的系统。要能够完全实现自动化测试,必须具有能够自动化编译,自动化发布系统进行测试的功能。 当然,不能达到这个要求也可以在手工干预的情况下进行自动化测试。

• 回归测试。回归测试是自动化测试的强项,它能够很好的验证你是否引入了新的缺陷,老的缺陷是否修改过来了。在某种程度上可以把自动化测试工具叫做回归测试工具。

• 多次重复、机械性动作,将烦琐的任务转化为自动化测试。自动化测试最适用于多次重复、机械性动作,这样的测试对它来说从不会失败。比如要向系统输入大量的相似数据来测试压力和报表。

• 需要频繁运行测试。在一个项目中需要频繁的运行测试,测试周期按天算,就能最大限度的利用测试脚本

3、***为什么适合自动化测试

1、***是产品型项目,并且已经有现成的产品,且核心功能比较稳定。但是每次集成一些小得功能都要进行反复和重复的功能测试,特别是冒烟测试,这样的测试会让功能测试人员感到疲倦,有可能遗漏一些bug所以这对这些功能做一些自动化就可以解决功能测试人员的这种疲劳。

2、目前已经有现成的测试工具和学习材料,并且入门相对简单。

3、其中Robotium就是一款开源的android自动化测试框架,其特点是:Robotium能够方便你为Android应用程序编写强大、健壮的自动黑盒测试用例。利用Robotium的支持,用例开发人员能够编写功能、系统和验收测试方案Robotium支持Activities、Dialogs、Toasts、Menus和Context Menus。

4.自动化测试思路

1.无论是做手工测试还是自动化测试,当然第一步都是要对被测试的系统有充分的认识和了解,和手工测试相比,做自动化测试不仅仅要了解被测试系统的功能逻辑,还要了解被测试系统的代码结构及其空间的名称和属性。

2.根据被测试产品的功能设计测试用例,当然也可以根据手工测试时候的测试用例进行编写自动化测试用例。

3.搭建测试环境:已经安装eclipse 、Eclipse已经配置好android相关环境、存在已经创建模拟器

4.创建测试工程,并导入robotium的jar包编写测试框架和测试用例。

public static void testlogin() throws Exception{
solo.sleep(2000);
String appname=solo.getCurrentActivity().getLocalClassName().toString();
System.out.println(appname);
// System.out.println(solo.getButton(0).getText());
//System.out.println(solo.getButton(1).getText());
solo.sleep(3000);
if (solo.searchButton("退出")){
System.out.println("第二个按钮名称是:"+solo.getButton(1).getText());
solo.clickOnButton("知道了");
}
else{
solo.sleep(3000);
System.out.println("第二个按钮名称是:"+solo.getButton(0).getText());
solo.clickOnButton(0);
solo.waitForActivity("ui.login.LoginActivity",2000);
solo.clickOnButton(2);
System.out.println(solo.getCurrentActivity().getLocalClassName().toString());
System.out.println("第二个按钮名称是:"+solo.getButton(1).getText());
System.out.println("第三个按钮名称是:"+solo.getButton(2).getText());


assertTrue(solo.searchButton("用户登录"));//检测用户登录按钮
//assertTrue(solo.searchButton("注册"));//检测注册按钮
//assertTrue(solo.isCheckBoxChecked(0));//检测用户登录按钮
}

//solo.enterText(0, "123");
//solo.clickonscreen(x.y);
//Button button =solo.getButton("登录");
//solo.clickOnButton(1);
//System.out.println(button);
//solo.clickOnButton("登录");
//solo.sleep(20000);
}

通过以上简单的脚本我们可以看出robotium可以完成的工作有1、文本的输入2、文本内容的检查3、按钮单击、4activity的检查5、空间属性的检查6、Dialogs、Toasts、Menus和Context Menus的操作和检查。

5.需要克服的问题

1、如果要对被测试的系统做自动化,需要保证被测试的apk包的签名和被测试包的签名完全一致,如果二者不同,被被测试系统不允许测试。

2、在测试实验的过程中发现被测试的程序如果是apk包,button按钮单击事件不给触发,但是在源代码的情况下就可以。

3、在看不到原代码的情况下,对被测试程序的控件属性和activity名称无法获知所以无法做验证。

<think>嗯,用户需要一份关于基于STM32的姿态检测与可视化系统的开题报告介绍。首先,我得确定开题报告通常包含哪些部分。一般来说,开题报告会有研究背景与意义、国内外研究现状、研究内容与目标、系统设计方案、关键技术分析、进度计划、预期成果和参考文献这几个部分。 用户可能对STM32不太熟悉,需要简要介绍一下。STM32是意法半导体推出的32位微控制器,广泛应用于嵌入式系统。姿态检测通常涉及传感器,比如MPU6050,它集成了加速度计和陀螺仪,可以获取物体的运动数据。然后需要算法处理这些数据,比如卡尔曼滤波或者互补滤波,来得到准确的姿态角(俯仰角、横滚角、偏航角)。可视化部分可能通过上位机软件或者手机APP来实时显示姿态,比如三维模型或波形图。 接下来要考虑用户的实际需求。他们可能是学生或者刚入行的工程师,需要指导如何构建整个系统。可能需要分硬件设计、软件设计、算法实现、可视化界面这几个模块来展开。硬件部分需要选型传感器、STM32型号、通信模块(如蓝牙或Wi-Fi用于数据传输)。软件部分包括数据采集、滤波算法、数据传输协议。可视化部分可能需要用到LabVIEW、Processing或者Python的库如Matplotlib、PyQtGraph等。 还要注意用户可能遇到的难点,比如传感器数据的噪声处理、姿态解算算法的实现、实时数据传输的稳定性,以及可视化界面的流畅性。需要提到这些挑战和可能的解决方案,比如选择合适的滤波算法,优化代码效率,使用可靠的通信模块。 另外,开题报告需要强调创新点,可能是在算法优化、系统集成度、低功耗设计或者可视化交互方面的创新。例如,结合深度学习进行姿态预测,或者设计更友好的用户界面。 时间规划方面,可能需要分阶段:文献调研、硬件搭建、软件开发和算法实现、可视化系统开发、系统联调测试、撰写论文。每个阶段的时间分配要合理,比如各1-2个月。 参考文献部分,需要引用近年来的相关研究,包括STM32的应用、姿态检测算法、可视化技术等方面的论文或技术文档。 还要检查是否符合用户给的格式要求,比如数学公式的正确LaTeX格式,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,并且正确分段。确保回答结构清晰,分点阐述,使用中文,避免技术术语过多,同时保持专业性。 最后,确保回答真实可靠,提到的方案和组件都是实际可行的,比如MPU6050和STM32F4系列的搭配,卡尔曼滤波的实际应用案例,以及常用的可视化工具。这样用户能有一个明确的指导方向,顺利完成开题报告。</think>以下为基于STM32的姿态检测与可视化系统开题报告的核心框架与技术要点,采用分步式结构说明: --- ### **一、研究背景与意义** 1. **应用场景** 工业机器人姿态控制、无人机导航、虚拟现实交互等场景需实时姿态感知 $$ \text{姿态角} = [\theta_{\text{roll}}, \theta_{\text{pitch}}, \theta_{\text{yaw}}]^T $$ 2. **技术价值** 融合嵌入式系统与传感器技术,实现低延迟(<50ms)、高精度(±0.5°)的姿态解算 --- ### **二、国内外研究现状** 1. **硬件方案对比** - 国外:TI MSP430+MPU9250(成本高) - 国内:STM32F4+MPU6050(性价比突出,$I^2C$通信速率可达400kHz) 2. **算法进展** - 卡尔曼滤波(需浮点运算,STM32F4具备FPU支持) - 四元数法(避免万向节死锁,计算量$O(n^2)$) --- ### **三、系统设计方案** #### **1. 硬件架构** ```plaintext 传感器层 → 数据处理层 → 可视化层 │ │ │ MPU6050 STM32F407 LabVIEW/Unity3D └─I²C─┐ ├─UART─┐ └─USB/蓝牙─┘ └───电源管理──┘ ``` #### **2. 软件流程** 1. **数据采集** 通过DMA实现零等待传输,采样率配置为200Hz $$ a_x = \frac{\text{ADC值} \times 2g}{32768} \quad (g=9.8m/s^2) $$ 2. **姿态解算** 采用改进型互补滤波算法: $$ \theta_{t} = \alpha(\theta_{t-1} + \omega \Delta t) + (1-\alpha)\arctan\left(\frac{a_y}{a_z}\right) $$ ($\alpha$为加权系数,$\omega$为陀螺仪角速度) 3. **可视化实现** 使用OpenGL渲染三维模型,姿态数据通过Modbus协议传输 --- ### **四、关键技术分析** 1. **噪声抑制** 设计巴特沃斯低通滤波器,截止频率$f_c=30Hz$: $$ H(s) = \frac{1}{1 + \sqrt{2}(\frac{s}{\omega_c}) + (\frac{s}{\omega_c})^2} $$ 2. **动态校准** 开机自动零偏补偿: $$ \omega_{\text{offset}} = \frac{1}{N}\sum_{k=1}^{N}\omega_{\text{raw}}[k] $$ --- ### **五、进度计划** | 阶段 | 时间 | 目标 | |------|------|------| | 硬件调试 | 1-2周 | 完成I²C通信稳定性测试 | | 算法移植 | 3-4周 | 实现卡尔曼滤波在Cortex-M4的优化 | | 可视化开发 | 5-6周 | 建立三维坐标系动态响应模型 | | 系统联调 | 7-8周 | 整体延迟优化至30ms以内 | --- ### **六、预期成果** 1. 硬件平台:集成6轴IMU的STM32最小系统(PCB尺寸≤5×5cm) 2. 软件系统:开源姿态解算库(支持C/Python接口) 3. 可视化误差:俯仰角/横滚角误差≤1°,偏航角误差≤3° --- ### **七、参考文献** 1. ST官方文档《AN4508:STM32F4的DSP库应用指南》 2. 论文《基于四元数的MEMS姿态解算改进算法》(《传感器学报》,2022) --- 以上框架可根据具体需求调整传感器类型(如升级至BMI160)、通信协议(如改用CAN总线)或可视化平台(如移植到Android APP)。建议优先验证算法在Matlab/Simulink的仿真效果,再移植至嵌入式平台。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值