[发明专利]用于检查技术系统的方法和设备在审
申请号: | 202110471055.0 | 申请日: | 2021-04-29 |
公开(公告)号: | CN113590456A | 公开(公告)日: | 2021-11-02 |
发明(设计)人: | C·格拉迪施;D·塞勒-图尔;J·孙斯;P·格拉瑟尔;T·赫因兹;尹智洙 | 申请(专利权)人: | 罗伯特·博世有限公司 |
主分类号: | G06F11/36 | 分类号: | G06F11/36 |
代理公司: | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人: | 张涛;刘春元 |
地址: | 德国斯*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 检查 技术 系统 方法 设备 | ||
用于检查技术系统的方法(10)和设备,其特征在于以下特征:借助于对所述系统的仿真(11)来执行测试(12),在对所述系统的定量要求的满足度量(13)和所述仿真(11)的误差度量(14)方面对所述测试(12)进行评估,根据满足度量(13)和误差度量(14)将所述测试(12)归类(15)为可靠(16)或不可靠(17)。
技术领域
本发明涉及一种用于检查技术系统的方法。此外,本发明还涉及一种对应的设备、一种对应的计算机程序以及一种对应的存储介质。
背景技术
在软件技术中,用上位概念“基于模型的测试”(model-based testing,MBT)汇总了将模型用于对测试活动自动化并在测试过程中生成测试假象(Testartefakte)的用途。例如,由描述待测试系统的目标行为的模型生成测试情况是众所周知的。
特别是嵌入式系统(embedded systems)依赖于传感器的确定性输入信号,并且又通过向极为不同的执行器输出的信号来刺激其环境。因此,在这种系统的验证和前期开发阶段的过程中,对该系统的模型(model in the loop,循环中的模型,MiL)、软件(softwarein the loop,循环中的软件,SiL)、处理器(processor in the loop,循环中的处理器,PiL)或整个硬件(hardware in the loop,循环中的硬件,HiL)与环境模型一起在调节回路中进行仿真。在车辆技术中,有时将与该原理相对应的用于根据测试阶段和测试对象检查电子控制设备的仿真器称为组件检查台、模块检查台或集成检查台。
DE10303489A1公开了这种用于测试车辆、电动工具或机器人系统的控制单元的软件的方法,其中通过测试系统至少部分地仿真可由所述控制单元控制的受控段,其方式是从所述控制单元产生输出信号并且将所述控制单元的输出信号经由第一连接传输到第一硬件模块,将第二硬件模块的信号作为输入信号经由第二连接传输到所述控制单元,其中所述输出信号作为软件中的第一控制值提供并且附加地经由通信接口相对于所述受控段实时地传输到所述测试系统。
这种仿真在各种技术领域中得到广泛应用,并且例如用于检查电动工具中的嵌入式系统、用于驱动、转向和制动系统的电机控制设备、相机系统、具有人工智能和机器学习组件的系统、机器人系统或自主车辆在它们的早期开发阶段中的适用性。然而,由于缺乏对根据现有技术的仿真模型结果的可靠性的信任,根据现有技术的仿真模型结果仅有限地包含在释放判定中。
发明内容
本发明提供了根据独立权利要求的用于检查技术系统的方法、对应的设备、对应的计算机程序以及对应的存储介质。
根据本发明的方法基于以下认识:仿真模型的品质对于可以用所述仿真模型实现的测试结果的正确可预测性起决定性作用。在MBT领域,确认(Validierung)的子学科具有将真实测量与仿真结果进行比较的任务。为此使用各种度量、数值或其他比较器,它们应当将信号彼此逻辑关联并且在下文中统称为信号度量(SM)。这种信号度量的示例是将大小、相移和相关性进行比较的度量。一些信号度量通过相关标准定义,例如按照ISO 18571。
一般而言,不确定性量化技术支持对仿真和模型品质的估计。使用信号度量或更一般地使用不确定性量化方法针对特定输入X(所述特定输入可以是参数或场景)来评估模型品质的结果在下面称为仿真模型误差度量(简称:误差度量)SMerrorX。为了针对先前未考察的输入、参数或场景X来一般化(内插和外推)SMerrorX,可以使用机器学习模型,例如基于所谓的高斯过程的机器学习模型。
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