针对智能船艇的技术特点，上海交通大学海洋智能装备与系统教育部重点实验室提出智能船艇测试验证方法：构建模型在环测试、软件在环测试、硬件在环测试、实船验证环节，通过真实件与仿真件之间的逐一替换，逐步完成船艇的测试验证工作。

表 智能船艇测试验证方法

1、模型在环

Model in the Loop, MIL

模型在环测试主要服务于新控制算法策略的探索开发，主要参与对象一般为企业新技术的研发人员或学术机构研究人员。除了数理层面上的推导分析外，模型驱动的开发及仿真环境主要有MATLAB/Simulink、C/C++、Python等，主要为动态脚本语言，开展白盒测试便于遇到问题时快速进行修改。当然，MIL测试的前提是要有被控对象模型，如描述船艇操纵运动的Abkowitz方程或MMG方程。

2、软件在环

Software in the Loop, SIL

船艇智能系统软件开发人员将经过模型在环测试的策略算法/软件，使用C/C++等编译型语言进行转换开发，得到链接库或可执行文件形式、命令行或图形交互界面的软件后，辅以合适的软件配置参数，即可进行软件在环测试。软件在环测试采用黑盒测试，主要验证的是控制器的模型与代码实现之间的一致性。通过使用基于数据驱动的验证平台，可以通过灵活设立边界条件、加大运算负荷、提升计算精度、限制计算资源等方式及早发现控制器算法和代码实现中存在的隐患，进一步检验极端参数环境下控制器算法及应用软件的可靠性及优越性。该环节的典型测试对象有：避碰算法软件、感知信息多元融合处理软件、自动舵控制软件等。

3、硬件在环

Hardware in the Loop, HIL

硬件在环测试，又称半实物测试，是将船艇智能系统中需要测试的部分硬件直接置于仿真回路中的测试系统，它不仅弥补了纯数字仿真中相关硬件仿真模块精度较低等缺陷，提高了整个测试系统的置信度，而且可以大大减轻编程的工作量。测试时，基于物理数据环境或试验台环境的验证平台与实际硬件通过各种信息通道相连，共同完成测试仿真工作，并将测试仿真结果在电脑中进行分析，从而判断硬件的运行情况。应用硬件在环测试使仿真条件更接近于实际情况，更能正确地对设计出的硬件系统性能进行检验和调试，有利于开发新型硬件系统和算法，减少现场调试次数。该环节的典型测试对象有：嵌入式工控机、光电跟踪设备与计算显卡等。

4、实船验证

Sea Test, ST

复杂海洋环境将对智能船艇效能产生较大影响。例如，在我国首次实海况下智能船艇竞赛2019“海上争锋”中国智能船艇挑战赛中，参赛船艇出现了诸如因水面反光导致目标检测虚警、波浪抨击导致跟踪目标频繁丢失、甲板上浪导致光学识别失效等智能算法应用问题，导致任务失败。因此，船艇智能系统即使通过了模型在环、软件在环及硬件在环测试，在投入工程应用前，实船验证环节不可或缺。该环节由装备采购部门或无人艇总体集成单位提出请求，由具有测试服务资质的第三方机构，依据智能船艇任务需求在实海域测试场中构建任务场景，开展完备的系统兼容测试验证。