机器人仿真自动测试与回归平台开发服务

开发内容

机器人仿真自动测试与回归平台开发服务面向机器人研发、测试、质量、平台工程和持续集成团队，用于处理“仿真已能运行，但测试依赖人工操作，版本升级后缺少可重复用例、差异定位和发布证据”这一具体研发任务。项目按目标机器人、场景、输入资料、软件版本、硬件条件和书面验收指标拆分，不以框架名称代替功能、性能或实机责任。

需求到用例映射

把接口、场景、动作、边界和异常要求转换为有输入、步骤、阈值和证据的用例。

批量执行与故障注入

自动启动场景、设置种子、执行任务，注入延迟、丢帧、节点退出、传感器或控制异常。

指标采集与差异判定

采集轨迹、碰撞、时延、成功率、资源和日志，区分容差变化与真实回归。

报告、归档与 CI 接入

生成机器可读和审阅报告，保存环境、资产、配置、结果和失败复现入口。

技术路线与版本

物理仿真适合用于策略比较、扰动、边界和版本变化测试。回归系统需要冻结仿真版本、资产、随机种子和统计口径，避免把环境变化误判为软件回归。

技术依据：NVIDIA 机器人物理仿真技术说明。链接用于说明第三方技术栈和版本状态，不代表 NVIDIA 对本公司服务的授权、认证或背书。

实施与数据流程

需求与风险清单 → 测试矩阵和数据基线 → 自动执行框架 → 指标和阈值实现 → 版本对比与失败复现 → CI及归档交付。

物理状态、传感器数据、控制指令、日志和人工操作分别记录。跨版本、跨后端或从仿真切换到实机前，重新核对坐标、时间、单位、接口、参数和错误状态。

项目输入

需求、风险、接口和现有测试用例
仿真项目、机器人、场景、控制软件和策略
成功、失败、容差、统计和发布门槛
需要注入的故障、边界和恢复行为
CI 环境、GPU、并发、存储、权限和保留周期

交付与验收

交付内容	验证方法
测试矩阵与用例	逐项核对需求、前置条件、输入、步骤、阈值、证据和责任。
自动执行框架	按固定命令批量运行、超时、重试、收集结果并返回状态。
基线与差异报告	对照两个版本，定位场景、指标、日志和失败复现路径。
CI 与维护说明	验证触发、资源、缓存、并发、归档、告警和人工复核流程。

自动测试只覆盖已实现的模型、接口和用例。测试通过不代表未建模风险不存在，也不能替代实机、环境、功能安全或法规要求的验证。

项目实施方式

企业现有基础	可采用的实施方式
资料不完整或技术路线未确定	先完成版本、硬件、资产、接口、数据和关键风险评估，输出 PoC 任务书。
已有模型、代码、场景或工作区	冻结可运行基线，形成问题与差异清单，再开展适配、修复或扩展。
需要完整专项开发	按输入、实现、联调、测试、交付和后续支持分阶段确认范围。
需要接入实机或生产流程	仿真验收与实机验收分开，另行确认现场、安全、权限、设备和责任条件。

常见问题

哪些指标适合自动回归？

可包括启动、接口、轨迹、碰撞、任务完成、时延、资源、传感器数据和策略统计；阈值需结合数值波动和业务影响定义。

随机场景如何实现可复现？

记录随机种子、资产、参数、事件顺序、版本和输入数据；失败用例应能够单独重放。

可以接入现有 CI 吗？

可以根据运行器、GPU、容器、队列、制品和权限设计接口，先用小规模任务验证资源和失败恢复。

升级 Isaac Sim 后如何处理基线？

先在同一用例上并行运行旧新环境，分类 API、资产、物理、传感器和性能差异，经审核后再更新基线。

服务与验收说明

本页说明可讨论的工程服务范围，不构成 NVIDIA 对本公司服务的授权、认证或背书，也不构成对固定性能、周期、价格、仿真精度、实机结果或业务结果的承诺；最终范围以目标机器人、输入资料、软件版本、硬件条件及双方确认的技术和商务文件为准。

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