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回归测试与版本验证策略.docx
资料介绍
回归测试与版本验证策略
一、引言
在智能驾驶系统的持续迭代中，每次软件更新都可能引入新的缺陷——修复一个bug的同时可能在其他地方引入新的bug。回归测试的目标正是检测这种"回归缺陷"——确保新版本的软件在已有验证通过的场景上不会出现性能退化。在周级迭代的开发节奏下，回归测试的效率和质量直接影响着智驾系统的迭代速度和交付质量。一个高效的回归测试体系能够在数小时内完成数万个场景的自动化测试，在代码提交后快速给出"新版本是否安全"的质量判断。
二、回归测试的策略分层
回归测试按测试效率和覆盖深度的不同分为冒烟测试层、全量回归测试层和深度验证测试层三个层次。
冒烟测试层。 冒烟测试是代码变更后的第一道质量关卡。冒烟测试用例覆盖系统最核心的功能——感知模块能否正常启动并输出检测结果、规划模块能否在给定输入下生成可行轨迹、控制模块能否正常向执行器发送指令。冒烟测试的用例数量通常控制在数百个以内，执行时间不超过30分钟。冒烟测试未通过时整个构建被标记为失败、版本不能进入后续测试流程。
全量回归测试层。 冒烟测试通过后全量回归测试自动触发。全量回归测试覆盖所有已通过的标准化测试场景——包括法规合规场景、企业自建的标准安全场景和已有的用户投诉场景。全量回归测试的用例数量为数万至数十万个，在云端大规模并行仿真环境中数小时内完成执行。
深度验证测试层。 深度验证针对本次版本变更涉及的重点领域进行专项测试。如果这次版本主要改进了感知模块在夜间场景中的性能，深度验证测试就专门覆盖夜间场景的扩展用例集。深度验证的用例集不是固定的，而是根据版本变更的内容动态调整。
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