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検証、妥当性確認、テスト

組み込みシステムの検証と妥当性確認

体系的な検証により、設計で要件を正確に実装していること、およびテストを通じてこれらの要件の妥当性を完全に確認していることの信頼性が高まります。開発の早い段階で、高水準のシステム モデルを作成し、システム要件とリンクさせることができます。このシステム モデルは、実行可能な仕様として、また、より詳細なモデルの基礎としての役割を果たすことができます。

これらの MathWorks® 製品を使用しモデルベース デザインを補完することで、以下を行うことができます。

  • アーキテクチャ、設計、テスト、コードへの要件のトレース。

  • 設計が要件を満たしており、重大なランタイム エラーがないことの確認。

  • モデルやコードの準拠確認および品質測定。

  • デッド ロジックの特定、および未達カバレッジを解消するためのテスト ケースの生成。

  • レポートとアーティファクトの作成、および設計が準拠規格に適合しているかどうかの検証。

また、MATLAB® のソフトウェア開発を進めるために、以下のこともできます。

  • 要件を作成してテストとコードにリンクする。

  • 動的なテストを実行して、コードの機能に不具合が発生していないかを監視する。

  • 業界標準のコード カバレッジ メトリクスを使用して、未テストのコード パスを特定する。

検証、妥当性確認、テスト 向け製品

Requirements Toolbox

設計とテストの要件の作成、リンク、および検証

Simulink Check

設計品質の測定、検証アクティビティの追跡、標準への準拠性の検証

Simulink Coverage

モデルと生成されたコードでテスト カバレッジを測定

Simulink Design Verifier

設計エラーの特定、要件への準拠性の証明、およびテスト生成

Simulink Fault Analyzer

Model faults and analyze effects

MATLAB Test

Generate, manage, and execute tests for MATLAB programs

Simulink Test

シミュレーションベースのテストの開発、管理、実行

Polyspace Bug Finder

静的解析によるソフトウェア バグの特定

Polyspace Code Prover

ソフトウェアでのランタイム エラーの有無の実証

Polyspace Test

Develop tests and analyze structural coverage for C/C++ code in embedded systems

Polyspace Access

コーディングの欠陥を特定し、静的解析結果を確認し、ソフトウェア品質メトリクスを監視する

Polyspace as You Code

Identify coding standard violations and software vulnerabilities from your IDE

Polyspace Copilot

AI assistant optimized for Polyspace

トピック

要件の指定と妥当性確認

設計と解析への要件のリンク

設計上の欠陥の特定および解消

要件に基づくテストの実行

コードベースのテストと検証の実行

注目の例

ビデオ

要件管理と高度なモデル チェックのワークフロー例
この例では、Simulink の検証および妥当性確認ツールを使用して、要件管理と高度なモデル チェックを開始する方法を説明します。

要件ベースのテストのワークフロー例
この例では、Simulink の検証および妥当性確認ツールを使用して、要件ベースのテストを開始する方法を説明します。

高信頼性検証ワークフローとは
体系的な検証と妥当性確認の目標は、高い品質基準を維持しながら、欠陥をより早く発見し、市場投入までの時間を短縮することです。

Simulink Fault Analyzer の紹介
Simulink Fault Analyzer™ の基本的な概念を学習します。