一种基于大语言模型和差分测试的ROS 2缺陷检测方法

本发明属于软件测试领域，涉及一种基于大语言模型和差分测试的ROS 2缺陷检测方法，可用于自动检测ROS 2中的缺陷。该方法通过结合待测程序的语义信息，构造精确的提示词，从而显著提升大语言模型生成种子的效率和质量。同时，引入多种突变策略以增强种子的多样性，从而提高缺陷检测的全面性。本发明支持对使用不同编程语言实现的相同功能模块进行差分测试，这种差异化测试方法能够有效揭示因实现语言差异而引起的行为不一致，确保不同语言实现之间的功能一致性，进而提升系统的稳定性和可靠性。通过与大语言模型的结合，本发明显著减少了人工干预，降低了缺陷检测的成本，并大幅提高了测试的自动化程度和精度。