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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利基于大语言模型和覆盖率引导的ROS 2软件包缺陷检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119669073B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411745548.9，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权基于大语言模型和覆盖率引导的ROS 2软件包缺陷检测方法是由任志磊;尚志豪;林浩;王凯彬;江贺设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型和覆盖率引导的ROS 2软件包缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于软件测试领域，涉及一种基于大语言模型和覆盖率引导的ROS2软件包缺陷检测方法。该方法通过从待测程序中提取函数信息，利用正则表达式解析出函数的定义和参数特征等信息；预先设置与待测程序相关的验证标准，并从中提取物理约束以及文档约束；将提取的函数信息、物理约束和文档约束整合为精确信息，以填充到提示词模板中并输入到大语言模型，生成初始测试种子；引入突变策略，对生成的种子进行多样化的突变操作，以生成具有更高多样性的测试用例；采用覆盖率引导机制对测试用例进行优化，通过实时监测覆盖率，指导生成新的测试用例；通过缺陷验证机制，能够检测程序崩溃等显性缺陷，并识别违反物理约束或违反文档约束等隐性缺陷。

本发明授权基于大语言模型和覆盖率引导的ROS 2软件包缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型和覆盖率引导的ROS2软件包缺陷检测方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤1选定待测程序，从中提取代码文件D，使用正则表达式提取函数信息F；并且设置预先定义的验证标准，包括物理约束和待测程序官方文档，分别从中提取物理约束P和文档约束W；将提取的函数信息F、物理约束P和文档约束W共同构建成精确信息； 步骤2构建一个待填充的提示词模板：“给定待测函数代码：函数信息，物理约束信息：物理约束，待测程序约束信息：文档约束，请为待测程序生成符合输入格式要求且能够触发物理约束或文档约束的种子。”；使用步骤1获取的精确信息填充提示词模板，具体为：使用精确信息中的函数信息F填充“函数信息”，物理约束P填充“物理约束”，文档约束W填充“文档约束”；完成填充后，生成一系列自然语言提示，将其输入预选的大语言模型，以自动生成种子，并将生成的所有种子全部存储在种子池S中； 步骤3从步骤2生成的种子池S中逐一提取每一个种子，并逐一应用预先定义的突变策略进行突变操作，生成突变种子；最终生成的突变种子将全部存储到突变种子池M中； 步骤4从步骤3生成的突变种子池M中逐一提取每一个突变种子作为测试用例，将这些测试用例输入到待测程序中进行执行；测试用例运行结束后，收集执行过程中生成的覆盖率信息C和待测程序的输出信息B； 步骤5预先设定覆盖率阈值T，对步骤4生成的覆盖率信息C和输出信息B分别进行评估；对于覆盖率信息C，判断输入的测试用例执行过程中收集的覆盖率信息C是否大于等于预先设置的覆盖率阈值T；如果大于等于覆盖率阈值T，则将作为该测试用例的突变种子保留存储到突变种子池M中，以便后续结合突变策略生成新的突变种子作为测试用例用于测试；如果小于覆盖率阈值T，则将作为该测试用例的突变种子丢弃；对于输出信息B，则对输出信息B进行缺陷验证；如果验证是缺陷，则生成缺陷报告并将作为该测试用例的突变种子保留存储到突变种子池M中，以便后续结合突变策略生成新的突变种子作为测试用例用于测试。

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