核心观点与内容
1. 机器人自动化测试的重要性
- 机器人应用开发与测试传统上复杂且耗时。
- 自动化测试在虚拟环境中进行，可快速集成新功能并验证机器人行为。
- 自动化测试比手动测试更高效，能覆盖更多环境场景，提供即时反馈。
2. 自动化测试的分类
- 功能测试：验证机器人按业务逻辑完成任务的能力。
- 冒烟测试：快速测试核心功能，确保机器人稳定运行。
- 非功能测试：评估资源消耗、数据存储等性能指标。
- 集成测试：验证分布式组件协同工作。
- 回归测试：确保新变更不影响现有功能。
- 安全测试：发现软件在操作中的漏洞。
- 性能测试：确保机器人稳定、响应迅速。
- 验收测试：最终功能验证，决定是否发布。
3. AWS RoboMaker 的优势
- 支持大规模并行模拟，加速测试进程。
- 按需付费模式，无需管理硬件资源。
- 可与 AWS CodePipeline 集成，实现 CI/CD 流程自动化。
4. 测试类型与方法
- 滑移与电机饱和测试：检查电机驱动和算法性能。
- 规划测试：验证导航规划器生成路径的能力。
- 行为测试：评估机器人不同场景下的行为（如避障、覆盖）。
- 定位测试：确认机器人在已知地图中的定位精度。
- 场景化测试：通过参数化测试环境与机器人行为，实现大规模并行测试。
5. Spot 机器人测试案例
- 以 Boston Dynamics 的 Spot 机器人为例，展示测试流程。
- 测试包包含仿真工具、测试脚本、云资源配置和测试启动器。
- 仿真基于开源
champ 包，支持 AWS RoboMaker 平台。
6. 测试场景配置
- JSON 文件定义环境条件、机器人行为和预期结果。
- 示例：覆盖测试场景设置不同的覆盖率目标。
7. 测试执行与结果
- 通过命令行运行测试，生成带标签的测试结果。
- 标签包含失败原因、测试数据和时间戳，便于快速定位问题。
8. 其他测试案例
- 滑移测试：验证机器人静止时位置是否稳定。
- 规划测试：确认机器人按预定精度导航至目标点。
- 行为测试：评估机器人覆盖环境的效率。
- 定位测试：检查机器人动态环境中的定位能力。
9. 未来展望
- SoftServe 正扩展测试方案至无人机、机械臂等其他机器人类型。
研究结论
自动化测试结合 AWS RoboMaker 可显著提升机器人开发效率，降低成本，并确保产品可靠性。场景化测试和大规模并行模拟进一步优化了测试流程，使机器人应用更快推向市场。
