HPC 仿真测试结束后,如何分析和统计测试结果,生成测试报告?需要验证哪些指标?

一般需要对仿真测试产生的数据进行处理和清洗，包括去除异常值、处理缺失数据、对数据进行排序等，以确保数据的准确性和可靠性。
然后根据仿真结果的准确性、仿真速度、模型的稳定性和收敛性、精度和可靠性及仿真系统的负载和资源利用情况等做为参考指标，进行分析，生成测试报。

我以汽车行业仿真方面为例，我们平台一般要做如下几个步骤，仅供参考：

1. 数据收集和整理：

• 从仿真平台中收集测试结果数据，包括各种传感器数据、车辆行为数据、环境数据等。
• 将数据整理成可分析的格式，确保数据的准确性和完整性。

2. 验证指标的定义：

• 确定需要验证的指标，这些指标应该包括汽车安全、性能、稳定性等方面的要求。
• 具体指标可能包括自动驾驶系统的响应时间、准确性、避障能力、车辆稳定性等。

3. 数据分析和统计：

• 使用数据分析工具（如Python的NumPy、Pandas库）对收集到的数据进行分析和统计。
• 分析数据以验证指标是否满足预期，检测潜在的问题和异常情况。
• 可以通过绘制图表、制作统计摘要等方式清晰地展示分析结果。

4. 生成测试报告：

• 根据分析结果编写测试报告，报告应包括测试目的、测试环境、测试方法、测试结果以及结论等内容。
• 在报告中突出显示验证的指标是否符合要求，并指出任何潜在的问题或改进建议。
• 报告应该易于理解，以便相关利益相关者（如开发人员、管理人员）能够快速了解测试结果。

5. 与V字开发流程集成：

• 将测试结果和报告与汽车V字开发流程集成，确保测试过程与其他开发阶段的衔接和交付。
• 确保测试结果对于后续的开发和改进过程具有指导性和启发性。

在汽车行业的仿真测试中，特别是涉及自动驾驶系统的测试，可能还需要考虑一些额外的因素：

• 与现实世界的数据对比：将仿真结果与实际道路测试结果进行比较，以验证仿真的准确性和可信度。
• 安全性评估：对自动驾驶系统的安全性进行全面评估，包括针对各种情况的应对能力和紧急情况的处理能力。
• 实时性要求：如果仿真测试需要实时性支持，需要确保仿真平台的计算性能足够强大，能够满足实时仿真的要求。