91、MATLAB 测试:脚本扩展、编辑器运行与函数式单元测试

MATLAB 测试:脚本扩展、编辑器运行与函数式单元测试

在软件开发中,测试是确保代码质量和稳定性的关键环节。MATLAB 提供了丰富的测试工具和功能,本文将详细介绍如何扩展基于脚本的测试、在编辑器中运行测试以及编写基于函数的单元测试。

1. 扩展基于脚本的测试

1.1 测试套件创建

通常,基于脚本的测试可以直接创建测试文件并将文件名传递给 runtests 函数,而无需显式创建测试对象套件。但显式创建测试套件可以使用更多功能,如选择测试和使用插件自定义测试运行器。

创建测试套件的方法有:
- 使用 testsuite 函数直接从基于脚本的测试创建测试套件。
- 使用 matlab.unittest.TestSuite.fromFile 方法更显式地创建测试套件。
- 使用 matlab.unittest.TestSuite.fromFolder 方法从指定文件夹中的所有测试文件创建测试套件。
- 使用 matlab.unittest.TestSuite.fromName 方法从脚本测试文件中的特定测试创建测试套件。

以下是创建测试套件的示例代码:

% Implicit test suite
result = runtests('rightTriTolTest.m');
% Explicit test suite
suite = testsuite('rightTriT
【路径规划】(螺旋)基于A星全覆盖路径规划研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于A星算法的全覆盖路径规划”展开研究,重点介绍了一种结合螺旋搜索策略的A星算法在栅格地图中的路径规划实现方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法旨在解决移动机器人或无人机在未知或部分已知环境中实现高效、无遗漏的区域全覆盖路径规划问题。文中详细阐述了A星算法的基本原理、启发式函数设计、开放集关闭集管理机制,并融合螺旋遍历策略以提升初始探索效率,确保覆盖完整性。同时,文档提及该研究属于一系列路径规划技术的一部分,涵盖多种智能优化算法其他路径规划方法的融合应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人、自动化、智能控制及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于服务机器人、农业无人机、扫地机器人等需要完成区域全覆盖任务的设备路径设计;②用于学习和理解A星算法在实际路径规划中的扩展应用,特别是如何结合特定搜索策略(如螺旋)提升算法性能;③作为科研复现算法对比实验的基础代码参考。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注A星算法螺旋策略的切换逻辑条件判断,并可通过修改地图环境、障碍物分布等方式进行仿真实验,进一步掌握算法适应性优化方向。
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