从“操作仿真”到“定义测试”：API 自动化如何推动 GNSS 仿真进入工程化阶段？

随着自动驾驶、低空经济、智能终端等领域快速发展，测试验证正在进入一个新的阶段：测试对象越来越复杂，测试场景越来越接近真实环境，而传统依赖人工操作的仿真方式正在逐渐暴露效率和工程化瓶颈。

在简单验证阶段，工程师可以通过界面完成场景配置、参数调整和结果查看。但当测试需求扩展到多场景覆盖、批量回归验证、边界条件测试以及长期无人值守运行时，真正消耗研发资源的并不是一次仿真，而是大量重复配置、执行和分析工作。

真正影响效率的，并不是某一次仿真运行，而是大量重复性的场景创建、参数切换、测试执行以及结果记录工作。

在实际研发过程中，一个完整仿真测试流程通常包含场景搭建、参数调整、任务执行、数据采集和结果分析。当这些步骤依赖人工完成时，测试效率、一致性以及可复现性都会受到限制。

尤其面对复杂场景组合时，例如不同信号配置、运动轨迹、环境条件以及系统状态组合，人工操作不仅周期长，也难以形成可长期复用的测试资产。

因此，仿真测试正在从传统的“工具操作模式”向“软件定义测试模式”演进。基于API 自动化和软件定义架构（SDA）的测试方式，让工程师能够通过代码定义测试流程，将一次性的仿真实验转变为可编排、可复用、可验证的工程体系。

 

一、复杂仿真测试为什么需要 API 自动化？

传统仿真流程通常依赖 GUI 界面完成。工程师需要手动创建场景，配置卫星参数，调整信号环境，启动仿真，并在运行过程中观察结果。这种方式的优势在于直观，但随着测试规模扩大，人工操作带来的问题会逐渐放大。

首先是测试效率问题。当一个测试只需要运行一次时，手动配置可能并不会造成明显影响。但当需要验证几十、几百甚至更多组合场景时，重复点击和等待会成为主要成本。

其次是一致性问题。人工配置容易受到操作习惯影响，例如参数设置遗漏、场景初始状态不同、测试流程不一致等情况，会导致不同批次测试结果缺少可比性。

更重要的是，复杂测试往往需要覆盖大量边界条件。例如弱信号情况下的定位表现、动态轨迹中的跟踪能力、信号异常情况下的恢复能力，以及长时间运行后的稳定性。这些测试不仅需要执行一次，更需要能够重复运行、自动记录并进行回归验证。

API 自动化解决的核心，并不是简单替代鼠标操作，而是将仿真过程抽象成工程流程。

通过脚本化方式，测试人员可以提前定义场景参数、运行逻辑和判断规则，让仿真从一次性的实验操作，转变为可批量执行、可重复验证的测试任务。

在自动化流程中，测试场景可以被批量生成，任务可以自动调度执行，异常情况可以自动记录，测试结果也可以按照规则进行整理和分析。这使得仿真测试具备了工程化开发所需要的效率、一致性和可追溯能力。

 

二、软件定义架构（SDA）：重新构建仿真控制逻辑

软件定义架构（Software Defined Architecture）的核心思想，是让设备能力不再局限于固定界面和预设流程，而是通过软件接口被重新组织和调用。

传统设备控制更多关注：“发送什么指令，让设备完成什么动作。”而 SDA 更关注：“如何将设备能力封装成测试系统的一部分。”

在这种架构下，仪器本身负责提供高精度信号生成、采集和处理能力，而软件负责测试逻辑、流程管理、参数组合以及数据闭环。API、脚本、网络接口成为连接测试需求与设备能力的重要桥梁。这意味着工程师不再只是操作一台仿真设备，而是在搭建一个自动化测试系统。例如：

 

• • 一个测试任务可以自动完成场景加载、参数修改、仿真启动、数据采集以及结果判断；

• • 多个测试任务可以按照优先级自动排队执行；

• • 不同项目之间可以共享已经验证过的测试模板。

• • 最终，测试经验不再停留在个人操作层面，而是沉淀为团队可复用的工程资产。

 

三、Skydel 如何支撑自动化仿真开发？

在 GNSS 仿真领域，德思特合作伙伴Safran提供的基于软件定义架构的 Skydel 仿真平台提供了面向自动化开发的控制方式：通过 Python、C#、C++ 等 API 接口，用户可以从上层脚本对仿真过程进行控制，将测试逻辑直接映射到仿真环境。

在实际应用中，工程师可以通过脚本实现：

 

• • 根据测试需求自动创建 GNSS 场景；

• • 批量调整卫星组合、信号参数和运动轨迹；

• • 控制仿真的启动、暂停和停止；

• • 实时修改测试变量；

• • 获取运行数据并进行后续分析。

这种方式让仿真平台从一个“需要人工操作的软件”，变成一个可以被测试系统调用的能力模块。对于需要大量重复验证的研发流程来说，这种方式最大的价值在于测试效率提升以及测试资产积累。一次完成的自动化测试流程，可以继续用于后续版本验证、算法回归以及不同项目复用。