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作者：冉怡明;张亚东;饶畅;江磊;
单位：西南交通大学信息科学与技术学院;四川省列车运行控制技术工程研究中心;重庆交通大学交通运输学院;
摘要：在当前FAO系统大规模建设背景下，作为典型的安全苛求系统，FAO系统运营服务水平和安全可靠性的需求日益增高，实际应用之前需要对其进行全面严格的测试，而现有的测试用例生成方法一般难以满足对安全性测试的需求。因此，提出一种安全测试用例自动生成方法：以全自动运行系统中的障碍物脱轨检测场景为例，首先根据场景安全约束建立带安全约束的时间自动机模型，定义CF-SC安全测试覆盖准则，用于刻画场景运行下危险致因和安全约束的测试需求；然后针对此覆盖准则，设计一种考虑安全约束的深度优先搜索算法，算法在深度优先搜索框架下增加补充判别策略，用于覆盖安全测试需求的边和节点，实现安全测试用例的自动化生成。结果表明，CF-SC安全测试覆盖准则强于传统的路径覆盖准则，相对于现有方法，本方法在实现路径全覆盖的基础上，可对潜在的危险致因进行充分测试，对含有安全约束的路径覆盖率提升达33%,可有效满足安全测试需求，对提高全自动运行系统安全性具有重要研究意义和应用价值。
关键词：城市轨道交通;;全自动运行系统;;覆盖准则;;时间自动机;;UPPAAL;;测试用例生成
基金资助：四川省自然科学基金项目(2022NSFSC1878);; 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2682022ZTPY084);; 重庆市教委科技计划(KJQN202300750)
