随着汽车行业的蓬勃发展，与之相关的自动驾驶功能越来越受到人们的关注。自动驾驶给人们带来方便的同时，也带来了某些安全隐患。为了最大程度的确保安全，除了要进行功能逻辑测试外，也需要进行功能场景测试（比如鬼探头、多岔路上坡等场景）。
目前主流的场景测试工具有Carmaker、VTD、DYNA4、CarSim和PreScan。为了使场景测试的测试用例可读性更强，对复杂功能的评估更高效，北汇信息提出基于TPT的测试解决方案。接下来，以TPT+Carmaker为例，介绍如何实现自动化的场景测试。

TPT和场景仿真软件集成

TPT提供以上场景测试工具的集成平台和接口。TPT中的FUSION平台存在CarMaker FMU Node、VTD Client Node、FMI Fusion Node和Custom Node Dll，能够实现与场景测试软件的集成，感兴趣的小伙伴可以查看北汇公众号前期文章《震惊！虚拟场景仿真测试还能这么玩》。
下面，我们以Carmaker FMU Node为例，介绍配置过程。
在TPT中新建Carmaker platform，配置如下：加载Carmaker工程和Test run，导入信号即可完成配置，非常简单。

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场景测试用例编写

TPT中支持测试步骤列表和状态机测试用例，测试步骤列表简单快捷，状态机图形化便于理解。
例如AEB（自动紧急刹车）功能，测试场景为主车逐渐靠近目标，当距离小于阈值时，刹车确保安全。

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根据如上场景，搭建状态机测试用例。根据状态机及转移线显示的内容，能够很快了解到测试场景内容，例如：整车上电，开启AEB功能，油门为30，整车加速至50km/h，持续15s。

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另外，通过改变状态机变种或跳转条件，可以很方便的实现其他测试场景。
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测试评估多样化编写
TPT支持在测试用例中编写评估，也有独立于测试用例的GUI和脚本评估。
自动驾驶逻辑往往非常复杂，评估需要多个条件，TPT评估语法为Python语法，方便快捷，另外，TPT内置了很多函数，例如：上升沿、下降沿、积分、微分等等，编写评估时直接使用即可。
例如当前测试场景，当主车与目标距离小于10m时，刹车应>=0.7，降低车速，避免与目标碰撞。GUI和脚本评估会自动寻找满足condition的区间开启评估，并判断是否满足期望结果。
如下为Trigger Rule评估的Trigger Condition形式，当满足Start Condition条件时，开启评估并检查是否符合期望，满足Stop Condition条件时，关闭评估。
Tips：TPT.risingEdge()用法为，当()里的条件由不满足到满足时触发，由于主车与目标距离逐渐降低，则应为:TPT.risingEdge(Sensor::Object::Camera::relvTgt::NearPnt::ds_p<10)。同理，如果为TPT.fallingEdge()，则条件为Sensor::Object::Camera::relvTgt::NearPnt::ds_p>10。

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上述评估也可以基于Script评估实现，示例如下：

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我们也可以将脚本评估作为库，方便其他同事使用。

测试运行

可以在TPT当中新建TestSet，对测试用例进行分组，运行指定的测试集。当然了，最方便的方法是直接选中想要执行的测试用例，直接运行。

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测试用例执行完成后可以在Build Progress中查看结果，在Signals中查看测试数据，在Overview Report中查看测试报告。

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说了那么多，来看一下TPT是如何执行场景测试的吧。

TPT的功能不仅限于上述内容，TPT可以通过集成不同平台实现所有的产品研发阶段测试（MiL、SiL、PiL、HiL、ViL），更多精彩等您来探索。