Dans cet exemple, nous allons aborder les bénéfices du Model Based Testing dans le contexte d’une validation de véhicules autonomes.
Bénéfices du Model Based Testing
Prise en compte de n'importe quel cas réel
Explorez toutes les possibilités de vos modèles de routes (autoroutes, échangeurs, villes, ronds-points, etc.). Grâce au Model Based Testing (et à MaTeLo 😊 ), vous pouvez prendre en compte la variabilité offerte par le simulateur, y compris pour les modèles de trafic et d’infrastructure.
Conception graphique des tests
Exécutez tous les tests unitaires séquentiellement sans réinitialiser votre environnement de test. Fusionnez les opérations unitaires dans des cas de test complexes pour simuler des déplacements réels et complexes.
Simulation des cas rares
Simulez des situation imprévisibles et complexes grâce à la fluidité du trafic de votre simulation. Obtenez une combinatoire minimale de l’échantillon et obtenez la meilleure couverture possible.
Automatisez l'exécution avec le Scripting
Calculez l’oracle de test et vérifiez le résultat de chaque essai pour obtenir un verdict global. Créez un rapport graphique de variabilité, de couverture des classes d’équivalence et des exigences pour chaque essai.
Une stratégie de validation complète
Nous mettons à votre disposition directement dans l’outil MaTeLo différentes bibliothèques de manœuvres pour gérer les tests unitaires (cut-in, cut-out, zip-in, merging, etc.) que vous pouvez utiliser et adapter selon vos besoins fonctionnels pour créer des scénarios complexes.
MaTeLo génère des milliers de combinatoires de test pour chaque type de manœuvre en variant les paramètres (distances, inter-distances, vitesses, événements et actions extérieures).
Les tests générés par MaTeLo sont graphiques, reproductibles et peuvent être stockés dans n’importe quelle ALM ou base de données. Ils peuvent également être exportés dans différents formats et peuvent être exécutés dans des outils de simulation 3D, tels que SCANeR.
Les algorithmes avancés de MaTeLo vous fourniront un échantillon représentatif de variabilité et de combinatoire avec une redondance minimale, pour simuler de grandes distances de conduite et réduire le temps de simulation.
Conformité à la norme SOTIF
La variabilité d’un cas de test unitaire est conforme à la norme ISO 2626-2 et au §10 de la SOTIF : « Évaluer les cas d’utilisation connus ».
MaTeLo peut également exécuter et séquencer des cas de tests unitaires directement dans le simulateur, avec la méthode de génération « on-line » permettant une interface en boucle fermée entre MaTeLo et l’outil de simulation.
Cette méthode permet de créer des cas d’utilisation inconnus et imprévisibles conformément au § 11 de la norme SOTIF.
Instanciation de la méthode avec l'outil SCANeR de AV Simulation
Ce projet de démonstration est intégré à MaTeLo et vous permet d’effectuer des tests complets, y compris le découpage, la prise en compte des passages piétons, etc. Vous pouvez exécuter directement ce projet et vous avez ainsi une preuve de concept prête à l’emploi.
Cet exemple utilisé en mode en ligne dans MaTeLo vous permet de créer une boucle fermée dynamique avec SCANeR qui prend en charge la simulation. Observez en direct le comportement du véhicule autonome, ses réactions dans la circulation et dans un environnement en constante évolution et visualisez en parallèle l’itinéraire correspondant dans le modèle MaTeLo.
Pour chaque test unitaire possible, MaTeLo demande à SCANeR de détecter les événements en temps réel pendant la simulation avec une variabilité initiale définie par MaTeLo.