Moderne Hard- und Softwarekomponenten sind in ihrer Funktionsfähigkeit nicht mehr rein intrinsisch, also unabhängig von ihren Eingabevektoren, zu beschreiben. Sie hängen in komplexer Weise von Eigenschaften ihrer Umgebung ab. Insbesondere Komponenten die auf Sensordaten der Umgebung arbeiten, z.B. bildbasierte Systeme, besitzen eine riesige Variabilität. Will man die korrekte Funktionalität eines solchen Systems unter allen möglichen Bedingungen sicherstellen, kommt man mit klassischen Testansätzen sehr schnell an die Grenzen des Sinnvollen und Machbaren – sowohl hinsichtlich der Komplexität als auch aus betriebswirtschaftlicher Sicht.
Diese Arbeit zeigt neue simulationsbasierte Ansätze zur Testdatengenerierung auf, die klassische Testansätze ergänzen und so helfen den Komplexitätsdruck zu senken. Durch Datenmodifikation mit simulierten Umgebungsbedingungen werden aus wenigen echten Testdatensätzen viele Varianten mit synthetischen Umgebungsbedingungen generiert, die schnell eine Einschätzung der Robustheit einer zu testenden Komponente erlauben. Dazu wird im Hauptteil dieser Arbeit ein Modell für einen optischen Sensor definiert und darauf aufbauend eine Simulation für Regentropfen sowie eine Simulation für die Verschmutzung optischer Komponenten vorgestellt. Besonderes Augenmerk wurde während der Entwicklung auf die Realitätsnähe der Effekte gelegt. Jede vorgestellte Simulation wurde deshalb zur Validierung mit Echtdaten verglichen.
Aktualisiert: 2020-12-26
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