汽车电子诊断服务的自动验证
GM诊断规范定义了大约350个测试序列，包括正确工况与不正确工况，“DiVa”全自动生成的测试程序能够覆盖大约%80的测试要求，另外用户需要添加45（%15）个在GM诊断规范中定义的与应用相关的测试到DiVa中。在这种情况下，“DiVa”将暂停测试并告知用户将ECU设置到一个所需的状态。剩下的%5 的测试程序不能由DiVa完成，必须通过手工或其它途径完成。例如涉及到有风险的ECU置位测试（如产生并检测EEPROM错误）或导致ECU大量变更的测试（如没有标定数据的ECU）。测试的深度可以通过添加一些GM规范上没有定义的测试来提升。
GME将验证Opel Corsa与Insignia进行了对比，以自动测试为主导的“DiVa”大大缩短了测试时间，如图六。表一显示了Opel Insignia上，“DiVa”产生的测试例程的数量以及执行的时间。通常由于时间的限制，手工测试仅进行随机测试，测试结果很大程度上依赖于测试工程师的经验及测试的时间。在GME，“DiVa”能够在不同的开发阶段，完成针对不同诊断规范的测试并能够增加测试的范围。
图六 手工与自动测试效率的对比
当引入一个工具，首先要考虑的是经济效益。Opel Corsa在市场上非常成功，没有诊断相关电器问题的负面报告。这是为什么选择手工进行验证的Opel Corsa项目作为参考的原因。作为对比，在新的Opel Insignia上，“DiVa”作为验证服务的主要工具，这是第一次被用作自动化的验证测试。为了对比，研究了在有代表性的ECU上在验证阶段的进行测试和评估所花的时间。这些值是在SWR5阶段获得的，在这一阶段，绝大多数服务均已被实现了，发现了很多失败的测试例程。图六显示了单位时间内，在Opel Corsa进行手工测试与在Opel Insignia进行自动测试的验证效率的对比。使用“DiVa”，执行和评估时间降低了3~5倍。特别是在诊断服务非常多的情况下，节约的时间非常的大。如果考虑后续的开发阶段，如SWR6，SWR7，时间消耗会进一步降低。这样可以追溯到在更成熟的实现过程中，最小化失效测试的例程的数量。这样的趋势存在于产品开发的每一个新的阶段。产品ECU要求没有任何明显的缺陷，因此，评估时间等于测试执行时间。在Opel Insignia开发的这个阶段，根据ECU的复杂程度，效率会提升20到40个百分点。
新的解决方案的成本也很低，因为仅需要一个DiVa的license，只要熟悉“CANoe”的工程师就能够进行“DiVa”的测试，不需要专门的培训，同样也不需要专门的硬件。
8 自动测试例程的生成和测试执行的限制
尽管自动工具在测试范围及时间效率上要比手工测试好，但也存在一些约束：
·规范的质量：因为测试规范是生成测试例程的基础，所以，规范的完整性与准确性至关重要。另外规范需要准备GM的诊断规范
·可重复性：考虑到汽车CAN通讯系统不确定性的因素，有些测试过程中的错误很难浮现
·派生错误：在有错误的例程中，自动测试工具不能区分错误是原始错误还是派生错误，要由工程师完成
·用户交互：在用户相关的测试中，有必要输入ECU的状态，这些过程不能完全自动完成
9 小结
没有自动测试工具，很难在现代汽车诊断验证的过程中达到所期望的测试覆盖度。“CANoe.DiVa”适应GM的需求，支持所以已建立的测试流程，而且能够很好集成到GME现有的工具链中。它作为一个自动测试工具，已经被用到了Opel Insignia的诊断验证中。
使用“DiVa”，GME不仅缩短了测试周期，还增加了测试的覆盖度，因为其具备频繁进行回归测试的能力。另外，测试范围与覆盖度通过添加一些GM诊断规范没有定义的内容而得到了扩展。与前面，全手工测试的成功项目对比，提升了技术效益与经济效益。根据不同的开发阶段以及实现的质量，效率提升了4到20个百分点。同时，从长期的质量考虑，能够达到用户的较高的期望值。
参考文献
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