| 测试用例ID | 测试用例名称 | 描述 | 优先级 | 预计执行时间 | 覆盖的需求 |
|---|
尚未生成报告。
尚未进行评估。
尚未评估资源需求。
| 模式ID | 模式名称 | 描述 | 出现频率 | 根本原因 | 相关组件 |
|---|
采集方式: 通过自动驾驶车辆的传感器和日志记录系统实时采集。
数据生成方式: 模拟真实驾驶环境，生成各种场景的测试数据。
数据内容: 包含车辆速度、位置、传感器数据、控制指令等。
采集方式: 由测试工程师在测试过程中手动记录，并存储在缺陷管理系统中。
数据生成方式: 基于测试结果，详细描述缺陷现象、重现步骤、预期结果等。
数据内容: 包含缺陷ID、标题、描述、严重程度、报告日期、状态、测试用例ID等。
采集方式: 由SonarQube等代码质量分析工具定期扫描代码库，自动生成分析报告。
数据生成方式: 通过静态代码分析，检测代码中的潜在缺陷、漏洞、代码风格问题等。
数据内容: 包含代码质量评分、缺陷数量、漏洞数量、代码风格问题数量等。
采集方式: 由领域专家和开发人员维护，包含故障模式、根本原因、解决方案等知识。
数据生成方式: 通过经验总结、案例分析、专家访谈等方式，不断完善知识库内容。
数据内容: 包含故障模式ID、名称、描述、根本原因、解决方案、相关组件等。