Das Testen von Embedded-Software geht über die reine Code-Verifikation hinaus; es erfordert eine Kombination aus Methoden und Werkzeugen, um Hardwareabhängigkeiten, Leistungsanforderungen und strenge regulatorische Vorgaben zu adressieren. Ob es sich um ein medizinisches Gerät, ein Automobilsteuergerät oder ein Smart-Home-Gerät handelt – gründliche Tests stellen sicher, dass diese Systeme Sicherheits-, Schutz- und Leistungsstandards erfüllen.
Dieser Leitfaden hilft Ihnen dabei:
Benötigen Sie Unterstützung bei Ihrem Embedded-Systems-Entwicklungsprojekt?
Sprechen Sie mit uns darüber, wie unser Team Sie bei Ihren Entwicklungszielen und technischen Herausforderungen unterstützen kann.
Das Testen von Embedded-Software ist der Prozess der Verifizierung, dass die Software auf dedizierter Hardware korrekt, sicher und zuverlässig unter allen erwarteten Bedingungen funktioniert. Im Gegensatz zu herkömmlicher App- oder PC-Software läuft Embedded-Software oft in Echtzeit mit begrenztem Speicher und Rechenleistung und interagiert direkt mit Sensoren, Aktoren und spezialisierter Hardware. Dies macht das Testen sowohl kritischer als auch komplexer als in der traditionellen Softwareentwicklung.
In der Praxis bedeutet Embedded-Testing, den Code so zu testen, dass er sich in allen Szenarien wie erwartet verhält – von normalem Betrieb bis zu Extremfällen wie Stromausfällen oder hoher Last.
Ein Embedded-Test könnte beispielsweise den plötzlichen Ausfall eines Sensors oder einen Temperaturanstieg simulieren, um zu überprüfen, ob das Gerät sicher reagiert. Da Embedded-Systeme häufig Teil größerer physischer Produkte sind (Autos, Haushaltsgeräte, Industriemaschinen usw.), prüft das Testen auch, ob Software- und Hardwarekomponenten als Gesamtsystem korrekt miteinander interagieren.
Sicherheitstests sind ebenfalls entscheidend für Embedded-Systeme, insbesondere in Branchen wie dem Gesundheitswesen, der Automobilindustrie und dem Internet der Dinge (IoT). Diese Systeme müssen auf potenzielle Schwachstellen getestet werden, die die Datenintegrität, den Datenschutz und die Systemstabilität gefährden könnten. Die Sicherstellung der Widerstandsfähigkeit gegen Cyberbedrohungen ist Teil des Validierungsprozesses.
Auf den ersten Blick sehen die Prinzipien des Software-Testings – Planung, Durchführung, Verifikation – ähnlich aus, egal ob man eine Webanwendung oder ein Steuergerät testet. In der Praxis weist das Testen von Embedded-Software jedoch einige entscheidende Unterschiede auf, die sich auf Kosten, Zeitpläne und erforderliche Kompetenzen auswirken:
| Aspekt | Traditionelles Software-Testing | Embedded-Software-Testing |
|---|---|---|
| Ausführungsumgebung | Läuft auf allgemeiner Hardware (PCs, Server, Cloud) mit Standard-Betriebssystemen. | Läuft auf spezieller Hardware mit begrenzter CPU-, Speicher- und Speicherplatzkapazität – manchmal ohne Betriebssystem oder mit einem kleinen Echtzeitbetriebssystem (RTOS), wodurch die Hardwareumgebung selbst zu einem entscheidenden Testfaktor wird. |
| Abhängigkeiten | Abhängigkeiten wie Datenbanken oder APIs lassen sich leicht simulieren oder virtualisieren. | Stark verknüpft mit physischen Sensoren, Aktoren und Hardwarebussen – erfordert oft Hardware-in-the-Loop-Setups. |
| Leistungsanforderungen | Wird meist in Sekunden oder Millisekunden gemessen, mit gewisser Flexibilität. | Muss strenge Echtzeit-Deadlines einhalten; eine Verzögerung von wenigen Millisekunden kann zu einem Funktionsfehler führen. |
| Fehlerauswirkungen | Fehler können Benutzer frustrieren oder Datenverlust verursachen, bedrohen aber meist nicht die Sicherheit. | Fehler können physische Schäden, Sicherheitsrisiken oder regulatorische Probleme verursachen. |
| Test-Werkzeuge | Zahlreiche Standard-Testwerkzeuge verfügbar; ausgereifte Automatisierungs-Ökosysteme. | Spezialisierte Embedded-Testwerkzeuge (VectorCAST, Squish für Qt, HIL-Simulatoren) und Hardware-Testsysteme erforderlich. |
| Bereitstellung | Rollbacks oder Hotfixes per Update leicht möglich. | Korrekturen erfordern oft physischen Zugriff auf das Gerät oder ein Re-Flashing der Firmware – Prävention ist daher besonders wichtig. |
Das Testen von Embedded-Systemen umfasst mehrere Ebenen – von Unit- und Integrationstests bis hin zu Systemtests und Leistungstests der finalen Lösung.
Unit-Tests konzentrieren sich auf die kleinsten testbaren Softwareeinheiten – typischerweise einzelne Funktionen oder Module im Embedded-Code. Ziel ist es, die Logik jeder Komponente isoliert zu überprüfen und sicherzustellen, dass sie für gegebene Eingaben die erwarteten Ausgaben liefert.
Beispielsweise könnten Entwickler Unit-Tests schreiben, um eine Sensorkalibrierungsfunktion oder einen PID-Regelalgorithmus unter verschiedenen Szenarien zu überprüfen. Unit-Tests werden in der Regel auf einem Host-Computer (nicht auf dem Embedded-Gerät selbst) mit Frameworks wie CppUTest oder Unity in der C/C++-Entwicklung ausgeführt. Durch die Messung verschiedener Code-Coverage-Metriken können Entwickler sicherstellen, dass alle relevanten Pfade im Code getestet werden. Diese Metriken umfassen Statement Coverage, Branch Coverage und Path Coverage – jede davon trägt zu einer umfassenderen Teststrategie bei. Durch das Ausführen dieser Tests auf einem PC können Entwickler schnell iterieren und logische Fehler frühzeitig erkennen, bevor der Code auf das Zielgerät geladen wird.
Die Herausforderung beim Unit-Testing in Embedded-Systemen besteht oft darin, Hardwareabhängigkeiten zu simulieren oder zu mocken – beispielsweise eine Sensorablesung oder eine Kommunikationsschnittstelle vorzutäuschen, damit die Funktion isoliert getestet werden kann.
Mit sorgfältigem Design (z.B. durch Abstraktionsschichten) kann jedoch auch Low-Level-Embedded-Code eine gute White-Box-Testabdeckung erreichen.
Eine weitere wichtige Methode ist das Black-Box-Testing, bei dem die Funktionalität des Systems ausschließlich auf Basis von Eingaben und Ausgaben getestet wird, ohne Kenntnisse über den internen Aufbau. Dieser Testansatz eignet sich besonders gut zur Validierung von Systemverhalten und Leistung in realitätsnahen Szenarien – auch wenn der interne Code unbekannt ist.
Während Unit-Tests einzelne Komponenten isoliert testen, prüfen Integrationstests, ob die Module nach ihrer Zusammenführung korrekt zusammenarbeiten. In einem Embedded-System werden verschiedene Softwarekomponenten (und manchmal auch erste Hardwarekomponenten) kombiniert und als Gruppe getestet.
Beispielsweise würde nach Unit-Tests eines Sensortreibers und eines Regelalgorithmus ein Integrationstest überprüfen, ob das Zusammenspiel – also wenn der Sensor Daten an den Algorithmus im Firmware-Code liefert – korrekt funktioniert. Diese Tests laufen oft noch auf einem Host-Rechner oder Emulator unter Verwendung von Dummy-Eingaben, um zu simulieren, wie die Softwareteile miteinander interagieren. Wichtige Testschwerpunkte sind Schnittstelleninkompatibilitäten, Datenflüsse zwischen Modulen und Ressourcenkonflikte (z.B. zwei Tasks, die dieselbe Hardware-Ressource beanspruchen).
Integrationstests können Sequenzen simulieren wie „Sensor wird ausgelöst -> Daten werden gelesen -> Logik wird ausgeführt -> Aktuatorbefehl wird gesendet“, um zu prüfen, ob alle Schritte reibungslos zusammenspielen. Die größte Herausforderung liegt in der Handhabung von Abhängigkeiten und Timing – also sicherzustellen, dass integrierte Softwarekomponenten unter realistischen Bedingungen korrekt kommunizieren. Indem Probleme in dieser Zwischenstufe erkannt werden, vermeiden Integrationstests kostspielige Überraschungen in späten Entwicklungsphasen.
Im Verlauf der Softwarevalidierung erreicht man einen Punkt, an dem Tests nur mit realer Hardware sinnvoll sind. Hardware-in-the-Loop (HIL)-Testing ist eine spezialisierte Methode, bei der die Embedded-Software (oft auf dem tatsächlichen Zielmikrocontroller oder einem Evaluierungsboard laufend) mit einem Testaufbau verbunden wird, der die realen Signale und Geräte simuliert.
Im Grunde fungiert ein HIL-Testaufbau als virtuelle Umgebung, die dem zu testenden Gerät realitätsnahe Sensoreingaben, elektrische Signale und sogar Fehler zuführt, während die Ausgaben zur Verifikation erfasst werden. So können Entwickler die Software wie im echten Produkt testen – aber in einer kontrollierten Laborumgebung.
HIL-Tests sind unerlässlich für Embedded-Systeme, die mit komplexen oder gefährlichen Umgebungen interagieren. Zum Beispiel ein elektronisches Steuergerät (ECU) im Automobilbereich, das die Motorsteuerung oder das Bremssystem verwaltet.
Mit HIL können Tester eine Vielzahl von Fahrbedingungen simulieren (Geschwindigkeiten, Temperaturen, Sensorausfälle usw.) und die Reaktionen der ECU ohne ein echtes Auto auf der Teststrecke prüfen. Der HIL-Simulator liefert Echtzeiteingaben (wie schwankende Sensorspannungen oder CAN-Bus-Nachrichten) und überprüft, ob die Ausgaben des Geräts (an Motoren, Ventile usw.) korrekt sind.
Ein wesentlicher Vorteil von HIL ist die Möglichkeit, wiederholbare, automatisierte Testabläufe zu erstellen – Entwickler können denselben Testablauf mit exakt gleichem Timing beliebig oft wiederholen, was bei Feldtests nicht möglich ist. Diese Wiederholbarkeit erleichtert das Erkennen von sporadisch auftretenden Fehlern und das zuverlässige Testen von Grenzfällen (z. B. ein Sensorwert, der plötzlich ein Extrem erreicht).
HIL-Systeme beinhalten oft Scripting-Schnittstellen, sodass ganze Testreihen unbeaufsichtigt ablaufen können – etwa über Nacht als Teil eines Regressionszyklus. Kurz gesagt: Hardware-in-the-Loop bietet eine Art „virtuellen Prüfstand“ für Embedded-Software, indem sie mit simulierter Hardware verbunden wird, um das Zusammenspiel unter realitätsnahen Bedingungen zu validieren.
In der Embedded-Entwicklung muss das Testen manchmal schon beginnen, bevor physische Hardware verfügbar ist, oder Szenarien abdecken, die mit echten Geräten schwer reproduzierbar sind. Hier kommen Simulation und virtuelles Testing ins Spiel. Entwickler verwenden Softwaremodelle und Emulatoren, um eine virtuelle Umgebung für den Embedded-Code zu schaffen. Beispielsweise können CPU-Emulatoren wie QEMU viele Mikrocontroller-Architekturen (ARM Cortex-M, RISC-V usw.) nachbilden, sodass Teams ihre Firmware auf dem PC starten können, als liefe sie auf dem echten Chip. So kann die Embedded-Software bereits auf dem Rechner ausgeführt und getestet werden – lange bevor die echte Hardware fertig ist.
Simulation beschränkt sich nicht auf den Prozessor: Auch Peripheriegeräte und Sensoren können modelliert werden. Werkzeuge ermöglichen die Simulation von analogen Eingaben (z. B. ADC-Werten), digitalen Signalen auf GPIO-Pins, Kommunikationsbussen (wie simulierten CAN- oder I²C-Nachrichten) und mehr. Diese Simulationen werden oft durch Embedded-Testtools automatisiert und in CI/CD-Workflows integriert. Ein Team könnte z. B. das Verhalten eines Temperatursensors über die Zeit simulieren, um zu testen, wie der Thermostatcode reagiert, oder Netzwerkverkehr nachbilden, um den Kommunikationsstack eines IoT-Geräts zu prüfen.
Eine weitere Strategie ist Software-in-the-Loop (SIL), bei der Teile des Systems (z. B. Regelalgorithmen) als normale Software auf einem PC laufen, aber mit Modellen der Hardware oder Umgebung interagieren. SIL-Tests erlauben schnelleres Iterieren, da Hardwareeinschränkungen umgangen werden. Der Vorteil dieser virtuellen Methoden liegt in ihrer Schnelligkeit und Bequemlichkeit: Tausende Testfälle können schnell durchlaufen werden, leistungsfähige Debugging-Tools stehen zur Verfügung und die Tests lassen sich in CI-Pipelines einbinden.
Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass Simulationen nur so gut wie ihre Modelle sind – sie vereinfachen die Realität. Deshalb erkennt man mit Simulationen zwar viele Probleme frühzeitig, aber die finale Validierung auf echter Hardware ist unersetzlich, denn subtile Timings, elektrische Störungen und reale Unwägbarkeiten können die Software beeinflussen. In der Praxis kombiniert man beides: Die meisten Fehler werden per Simulation gefunden, bevor HIL- und Gerätetests zur finalen Verifikation eingesetzt werden.
Um Embedded-Software umfassend zu testen, verwenden Entwickler eine Kombination aus spezialisierten Tools und Methoden. Hier sind einige der beliebtesten Frameworks und Verfahren im Embedded-Testing.
Die Wahl des richtigen Testwerkzeugs hängt auch von seiner Benutzerfreundlichkeit und Automatisierbarkeit ab – beides hat direkten Einfluss auf die Effizienz der Tests.
| Kategorie | Beschreibung | Beispiele |
| Unit-Testing-Frameworks | Ermöglichen Entwicklern das Schreiben und Ausführen von Tests für einzelne Codeeinheiten. | Unity, CppUTest, Google Test, TESSY |
| Tools für Integrations- und Systemtests | Werkzeuge zur Überprüfung der Interaktion zwischen Softwarekomponenten. | Python-basierte Frameworks, Robot Framework, Eggplant |
| HIL-Simulationsplattformen | Simulieren reale Szenarien und testen Software in Echtzeit. | dSPACE, National Instruments, Vector CANoe, Renode |
| Tools für statische Analyse und Codequalität | Erkennen Fehler frühzeitig in der Entwicklung durch statische Codeanalyse. | Klocwork, Parasoft, MISRA C |
| Automatisiertes Testmanagement und Coverage | Integriert statische Analyse, Unit-Testergebnisse und Abdeckungsmetriken. | Parasoft DTP, VectorCAST, gcov |
| Continuous Integration (CI) Infrastruktur | Automatisiert Build-, Test- und Bereitstellungsprozesse für Embedded-Systeme. | Jenkins, GitLab CI, Azure DevOps |
| Automatisiertes GUI-Testing | Fokussiert auf automatisiertes Testen von grafischen Benutzeroberflächen (GUIs) in Embedded-Systemen. | Squish |
Denn die Risiken – sowohl menschlicher als auch finanzieller Art – sind enorm. Ein fehlerhaftes Embedded-System kann zu Produktrückrufen, Markenschäden, Geldstrafen oder im schlimmsten Fall sogar zu Todesfällen führen. Im Folgenden zeigen wir, wie gründliches Testing den geschäftlichen Nutzen steigert und Risiken in verschiedenen Branchen minimiert:
In der Medizintechnik ist Embedded-Software oft lebenswichtig. Produkte wie Insulinpumpen, Herzschrittmacher, Defibrillatoren, Infusionspumpen und Operationsroboter sind auf zuverlässigen Code angewiesen. Ein Softwarefehler in einem solchen Gerät kann Patienten schaden oder sogar töten – mit gravierenden ethischen, rechtlichen und finanziellen Folgen für den Hersteller.
Für Medizingerätehersteller sind Test und Validierung (oft als Teil regulatorischer Anforderungen wie IEC 62304 dokumentiert) Pflicht, um Marktzulassungen zu erhalten und Patienten zu schützen.
Mehr dazu in unserem Artikel: Medical Device Software Testing: Standards, Strategies, and Tools
Die Luft- und Raumfahrtindustrie versteht seit jeher die Bedeutung von Testing – schließlich hängt Menschenleben von der absoluten Zuverlässigkeit der Flugsteuerungssoftware ab. Avioniksoftware durchläuft eine strenge Zertifizierung (nach Standards wie DO-178C), die umfassende Tests, Coverage-Analyse und eine Rückverfolgbarkeit der Anforderungen voraussetzt.
Moderne Fahrzeuge verfügen über Dutzende eingebettete Steuergeräte (ECUs), die alles steuern – von der Motorsteuerung über die Bremsen bis hin zur Airbagauslösung. Ein Softwarefehler in einem dieser kritischen Systeme kann schwerwiegende Folgen haben.
Automobilhersteller, die für ihre Zuverlässigkeit bekannt sind, genießen Vertrauen – ein Ergebnis gründlicher Testprozesse. Zudem verlangen Sicherheitsstandards wie ISO 26262 im Automotive-Bereich einen umfassenden Nachweis über Testabdeckung und Validierung sicherheitskritischer Software.
Embedded-Software steckt nicht nur in sicherheitskritischen Systemen, sondern auch in Ihrem Smartphone, Smart-TV oder Wearable. In der Unterhaltungselektronik geht es um Skalierbarkeit (Millionen Nutzer), Variabilität (unerwartetes Nutzerverhalten) und schnelle Produktzyklen.
Tests in diesem Bereich zielen auf eine reibungslose Benutzererfahrung – sowohl beim Auspacken als auch bei späteren Updates. Unternehmen setzen auf Beta-Tests, automatisierte UI-Tests und Kompatibilitätstests. Auch hier kommt Continuous Integration zum Einsatz, da Produkte regelmäßig Firmware-Updates erhalten.
Neben der Automatisierung spielt auch das Usability-Testing eine Rolle – um sicherzustellen, dass Nutzer ein intuitives und verlässliches Verhalten in Alltagssituationen erleben.
Das Testing von Embedded-Software entwickelt sich weiter – angetrieben durch technologische Innovationen und den Bedarf, Produkte schneller bereitzustellen. Zwei zentrale Trends, die aktuell den größten Einfluss haben, sind der Einsatz von KI-gestützten Testtechniken und CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment)-Pipelines in der Embedded-Entwicklung.
Darüber hinaus setzt die Branche zunehmend auf Konzepte wie „Shift-Left“-Testing (früheres Testen im Entwicklungszyklus), Cloud-Testumgebungen sowie die Bewältigung neuer Herausforderungen durch moderne Technologien (z. B. maschinelles Lernen in Embedded-Systemen). Im Folgenden ein Überblick über diese Trends:
Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen beginnen, die Art und Weise des Software-Testings zu verändern. Die Idee: KI soll Testdesign, Ausführung und Analyse ergänzen und automatisieren. Im Embedded-Bereich kann KI-gestütztes Testing beispielsweise beim Generieren von Testfällen, der intelligenten Erkundung von Eingabekombinationen oder der Erkennung von Anomalien helfen.
CI/CD-Praktiken haben die Web- und App-Entwicklung revolutioniert – sie ermöglichen schnelle, schrittweise Releases. Jetzt hält dieses DevOps-Modell auch Einzug in die Embedded-Welt, um Firmware-Updates schneller und zuverlässiger zu machen. Traditionell wurde die Embedded-Softwareentwicklung durch Hardwareverfügbarkeit und manuelle Tests gebremst – das ändert sich nun. Teams richten automatisierte CI-Pipelines ein, die bei jedem Commit den Embedded-Code bauen und testen. Eine typische Pipeline kompiliert die Firmware (oft für mehrere Hardware-Zielplattformen), führt Unit- und Integrationstests auf dem Host-Simulator aus und flasht den Code ggf. auf echte Hardware für weitere Tests.
Mehr zu CI/CD für Embedded finden Sie in unserem Artikel: Continuous Integration for Embedded Systems
Neben KI und CI/CD entstehen weitere innovative Ansätze im Embedded-Testing. Shift-Left-Testing ist einer davon: Organisationen testen früher im Entwicklungsprozess – z. B. anforderungsgesteuert oder mit Simulationen, während Hardware und Software noch entworfen werden. Ziel ist es, Fehler so früh wie möglich zu finden – denn dann sind sie am günstigsten zu beheben.
Ein weiterer Trend sind Cloud-basierte Testumgebungen. Statt ausschließlich auf physische Testlabore zu setzen, simulieren Unternehmen ihre Geräte zunehmend in der Cloud.
Embedded-Software-Testing klingt vielleicht technisch – seine Wirkung ist jedoch sehr konkret: Es sorgt dafür, dass die Geräte und Produkte Ihres Unternehmens einwandfrei und sicher in den Händen der Nutzer funktionieren. Ob es sich um ein Automobilsystem handelt, das einen Unfall verhindert, oder ein IoT-Gerät, das ein Zuhause schützt – Testing gibt Ihnen Vertrauen in Ihre Software. Es ist eine Investition in Qualität, die den Ruf Ihres Produkts und das Vertrauen der Anwender schützt.
Das bedeutet: Entweder setzen Sie neue Tools und Praktiken ein – oder Sie arbeiten mit externen Experten zusammen, die ihre Erfahrung in Ihr Projekt einbringen. So oder so bleibt das Ziel dasselbe: Ein robustes, zuverlässiges Embedded-System zu liefern, das alle Anforderungen erfüllt und Nutzer begeistert (und schützt).
Benötigen Sie Hilfe beim Embedded-Software-Testing?
Sprechen Sie mit uns darüber, wie unser Team Sie bei Ihren Entwicklungszielen und technischen Herausforderungen unterstützen kann.
Kommen wir zur Sache: Es ist eine Herausforderung, Top-Qt-QML-Entwickler zu finden. Helfen Sie sich selbst und starten Sie die Zusammenarbeit mit Somco Software – echten Experten im Qt C++ Framework.
Entdecken Sie unsere Fähigkeiten!
Zuverlässige Kommunikation zwischen Geräten ist das Herzstück jedes gut konzipierten Embedded-Systems. Ob Sie ein Sensor-Gateway entwickeln, industrielle Hardware konfigurieren oder […]
Entwicklung eingebetteter Systeme hat sich von manuellen, hardwareabhängigen Arbeitsabläufen zu automatisierten Prozessen entwickelt, die mit herkömmlichen Praktiken der Embedded-Softwareentwicklung konkurrieren. […]
Während die Prinzipien der Benutzererfahrung (UX) in der Verbrauchersoftware gut etabliert sind, ist ihre Anwendung auf Medizinprodukte anders: Die regulatorischen […]
