测试环境

处理器在环（PIL）

在目标板上进行单元和集成级别的负载测试

术语

什么是处理器在环 (PIL)?

处理器在环测试（或PIL测试）意味着我们要测试的代码使用目标编译器编译并在目标处理器上执行。但是，我们为什幺要这样做呢？无论是在开发手写代码还是在基于模型的环境中（如 Matlab/Simulink）工作，都很可能执行软件在环仿真（SIL），这些仿真在主机 PC 上的理想化环境中运行。与目标处理器相比，它通常具有更强大的CPU，并使用不同的编译器。

这就引出了一些问题：

我们如何知道目标编译器是否对软件行为有影响（特别是与浮点代码相关）？

我们如何在早期开发阶段分析执行时间或堆栈大小等运行时间方面的问题？

我们如何满足 ISO 26262 要求，以尽可能接近目标进行测试？

仅使用硬件在环仿真器（HIL）在系统级测试这些目标相关方面是效率不高的。为了更早地发现问题，可以针对目标单独编译软件的较小部分（例如单元），并在处理器在环环境（PIL）中执行。为此，可以通过评估板连接到主机PC（例如通过USB），PC控制电路板上的测试执行。PIL测试不仅可以确保正确的功能行为，还可以证明测试的函数在目标CPU上执行得足够快，并且目标上的堆栈可以处理负载。

BTC EmbeddedPlatform

BTC EmbeddedPlatform的PIL测试

BTC EmbeddedPlatform为执行处理器在环测试提供了不同的选项。

如果您使用的是 dSPACE TargetLink 模型，则可以使用内置的 TargetLink 机制直接运行处理器在环（PIL）仿真。BTC EmbeddedPlatform自动检测可用的编译器和目标板，并将它们作为除模型在环（MIL）和软件在环（SIL）之外的附加仿真级别提供。TargetLink支持评估板和单片机的多种组合。完整列表可在 www.dspace.com 找到。

对于非TargetLink用户，BTC EmbeddedPlatform可以通过额外的附加组件进行增强，通过集成iSYSTEM winIDEA或Lauterbach Trace32来实现处理器在环（PIL）测试。

自动化

将PIL集成进CI/CD

对于大型项目，BTC EmbeddedPlatform还允许在循环处理器模式下运行基于需求的测试或背靠背测试，作为CI-CD流水线的一部分。了解我们易于使用的 Jenkins 集成，或查看我们的多功能 REST API，以添加早期质量门，并确保每天（和晚上）的高质量。

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如果您想试用我们的工具，我们很乐意免费提供评试用License。评估包括免费的发布研讨会，还为您提供了与我们的支持和工程团队进行一对一会面的机会。

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23 10 月, 2025

Automotive Software Testing: Why VS Code Is The Next Big Environment

VS Code is becoming a central tool in automotive software development, supporting everything from embedded coding to cloud-based simulation and testing.
Its extensibility enables agile workflows and test-driven development, helping teams catch defects early and maintain high code quality across domains.
Through seamless integration with automotive toolchains and specialized extensions, VS Code supports developing in diverse software domains like ADAS, infotainment, and powertrain.

Spruha Pingale

Oldenburg, Germany

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16 9 月, 2025

Solving the “It Works On My Machine” Problem

Modern technology stacks are extremely complicated, and this can lead to many inconsistent states and hard-to-reproduce errors that slow down development and waste time and time.
Docker allows you to isolate your programs, minimizing unexpected interferences between them, and creating more reproducible environments.
Utilizing the power of Docker in CI/CD pipelines helps reduce frustrating debug errors and leads to more robust development and testing processes.

Nathan Drasovean

Royal Oak, Michigan

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