Test case generation in practice for communicating embedded systems

Zusammenfassung

Die gewaltige Zunahme an Komplexität in eingebetteter Software – speziell in der Automobilindustrie, in der die Funktionalität über mehrere Steuergeräte verteilt ist, – benötigt auch eine stetig wachsende Anzahl an Testfällen, um die Produktqualität zu gewährleisten. Automatische Testfallgenerierung kann diese Situation verbessern, ist aber durch das bekannte Problem der Zustandsraumexplosion, das durch die unendliche Anzahl an möglichen Ausführungspfaden verursacht wird, limitiert. Eine Minimierung des Zustandsraumes und die damit verbundene Erhöhung der Skalierbarkeit kann durch die Anwendung von Regeln auf die Testfallgenerierung erreicht werden. Eine flexible Anpassung dieser Regeln erlaubt eine schnelle Testfallgenerierung, die auf die zugrundeliegende Struktur der Modelle zugeschnitten werden kann. Die Auswirkungen der Regeln auf die Suchalgorithmen zur Pfadfindung werden in dieser Arbeit untersucht. Die Analyse wird mittels einer symbolischen Testfallgenerierungsmethode, die auf Basis von zeitgesteuerten, deterministischen UML-Zustandsautomaten arbeitet, durchgeführt.

Summary

The vastly growing complexity of software enabled functionality – especially in the automotive industry where it is usually distributed over a network – requires also a steadily increasing number of test cases to ensure a high product quality. The automatic generation of test cases can ease this situation, but suffers from the well-known state space explosion problem, which is caused by the often infinite number of possible execution paths. The state space can be minimized by rules applied to test case generation leading to an enhanced scalability. A flexible rule adjustment according to the model structure allows a tailored test case generation capable of being fast as well as complete according to a given goal. In this work the implications of such rules on the searching capabilities are studied. The analysis is performed on a symbolic test generation engine based on a network of timed, deterministic UML state machines.