Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-4370
Main Title: Hybrides Testverfahren für Simulink/TargetLink-Modelle
Translated Title: Hybrid test generation for Simulink/TargetLink models
Author(s): Wilmes, Benjamin
Advisor(s): Jähnichen, Stefan
Referee(s): Jähnichen, Stefan
Spillner, Andreas
Helke, Steffen
Granting Institution: Technische Universität Berlin, Fakultät IV - Elektrotechnik und Informatik
Type: Doctoral Thesis
Language: German
Language Code: de
Abstract: Die modellbasierte Entwicklung der Software eingebetteter Systeme hat sich in vielen Industriezweigen durchgesetzt, allen voran in der Automobilindustrie. Die Programmierung von Softwarecode erfolgt hierbei auf grafischem Wege, meist durch spezielle Datenflussmodelle, wie sie das weit verbreitete Werkzeug Matlab/Simulink bereitstellt. Der Code wird aus diesen Modellen in der Regel automatisiert abgeleitet, häufig unter Nutzung der Simulink-Erweiterung TargetLink. Derlei Modelle besitzen als maschinell ausführbarer Ursprung der Softwarefunktionalität eine hohe Relevanz für die ohnehin im Automobilbereich sehr bedeutsame Qualitätssicherung. In Anbetracht des zunehmenden Anteils von Software in Fahrzeugen, einhergehend mit steigenden Aufwänden für deren Test, ist eine größtmögliche Testautomatisierung wünschenswert. Der suchbasierte Test hat sich als ein geeignetes, bezüglich seiner Effizienz allerdings noch verbesserungswürdiges Automatisierungsverfahren erwiesen. Er eignet sich unter anderem, um Eingaben (Testdaten) zur strukturellen Überdeckung eines Modells, welches unter Verwendung von Matlab/Simulink und TargetLink entwickelt wurde, zu finden. Diese Arbeit verfolgt das Ziel, die Effizienz des suchbasierten Tests in Anwendung für solche Modelle zu steigern. Hierzu kombiniert sie den suchbasierten Test mit unterstützenden Techniken. Das entstehende hybride Testverfahren enthält zum einen drei speziell entwickelte statische Analysetechniken, welche der Vorbereitung eines suchbasierten Tests dienen. So wird ermittelt, ob das Finden gewünschter Testdaten überhaupt möglich ist, ob es Testdaten gibt, die vorab von einer Betrachtung ausgeschlossen werden können, und in welcher Reihenfolge für die einzelnen (strukturorientierten) Ziele geeignete Testdaten zu suchen sind. Zum anderen wird der suchbasierte Test um eine in geeigneten Fällen stattfindende Testdatengenerierung mittels symbolischer Ausführung und SMT-Solving ergänzt. Darüber hinaus wird ein alternativer Suchalgorithmus vorgestellt, welcher den Raum aller möglichen Testdaten im Vergleich zum sonst verwendeten genetischen Algorithmus nicht global, sondern lokal untersucht. Fallstudien untersuchen die Auswirkungen dieser Beiträge anhand zweier realer Modelle aus der Automobilindustrie. Die Ergebnisse dieser Studien zeigen, dass die realisierte Hybridisierung des suchbasierten Tests im betrachteten Kontext zu einer deutlichen Effizienzsteigerung führt - die Laufzeiten der Testdatengenerierungsvorgänge fielen um über 90% geringer aus, ohne dass bezüglich der Qualität der Ergebnisse, wie dem Überdeckungsgrad, Einbußen hingenommen werden mussten.
Model-based development of embedded systems software has become a well-established practice in many industry branches, especially the automotive industry. Such an approach involves programming via graphical means, most often through the use of specialized data-flow models, such as those provided by the widely-used tool Matlab/Simulink. Normally, the software code is automatically generated from these models, often through the use of the Simulink extension TargetLink. Simulink models are usually the first executable artifacts in the development process. Testing these models is therefore particularly relevant to the aspect of the automotive industry dealing with quality assurance. Considering the ever-expanding role of software in modern automobiles, going hand in hand with the rising testing costs, the automation of testing activities is highly desirable. One promising technique which has shown its capabilities in automating software testing is search-based testing. Among other applications, it can be utilized to generate input data (test data) for structural coverage of a Simulink model. The aim of this work is to raise the efficiency of search-based test data generation when applied to such models. To achieve this goal, search-based testing is combined with supportive techniques. The resulting hybrid test procedure contains three specially designed static analysis techniques which enhance the setup of search-based testing. These techniques determine (1) whether it is even possible to find desired test data, (2) if there is test data present that can be exempted from the search in advance, and (3) in what order the individual (structure-oriented) goals should be aimed at by the search. In addition, for certain goals, the hybrid test procedure is generating test data by symbolic execution and SMT-Solving, in place of a search. Furthermore, an alternative search algorithm is presented, which, unlike the elsewise used genetic algorithm, explores the test data space locally, rather than globally. Case studies investigate the effect of these additional techniques on the basis of two real models from the automotive industry. The results of these studies show, that the provided and implemented hybridization of search-based testing results in a clear rise in efficiency. The run times of test data generation operations is over 90% shorter, yet the quality of the results, such as the structural coverage, are not compromised.
URI: urn:nbn:de:kobv:83-opus4-63778
http://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/4667
http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-4370
Exam Date: 19-Nov-2014
Issue Date: 27-Mar-2015
Date Available: 27-Mar-2015
DDC Class: 005 Computerprogrammierung, Programme, Daten
006 Spezielle Computerverfahren
Subject(s): Automatisierung
Modelltest
Softwaretest
Testdatengenerierung
Automation
Model testing
Software testing
Test data generation
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