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申请/专利权人：理工雷科智途(泰安)汽车科技有限公司;理工雷科智途(北京)科技有限公司

摘要：本申请公开了一种在ROS系统下对无人驾驶C++代码的静态扫描方法及系统，涉及计算机软件白盒测试领域，包括：将无人驾驶系统C++代码推送到GitLab代码仓库时，通过GitLab与JenkinsJob的集成，自动触发JenkinsJob执行代码扫描任务。JenkinsJob从GitLab拉取最新代码到扫描服务器，配置无人驾驶系统的编译环境，利用CMake或Catkin工具编译C++代码。在编译过程中，通过SonarQube的buildwrapper插件拦截编译信息，生成代码的结构化数据。然后使用SonarScanner工具及其配置参数，扫描编译后的C++代码，并将扫描结果上传到SonarQube服务器。整个扫描过程通过JenkinsJob的Pipeline脚本实现自动化调度。针对现有技术中存在的无人驾驶系统C++代码静态分析效率低的问题，提高了分析效率。

主权项：1.一种在ROS系统下对无人驾驶C++代码的静态扫描方法，包括：S1，用户将无人驾驶系统的C++代码推送到GitLab代码仓库；S2，基于JenkinsJob与GitLab的集成，利用JenkinsJob持续集成工具对步骤S1推送的代码触发并执行代码扫描的JenkinsJob；S3，JenkinsJob从GitLab代码仓库拉取步骤S1推送的最新代码到代码扫描服务器的指定目录；S4，在代码扫描服务器上通过Docker容器或虚拟环境配置无人驾驶系统及无人驾驶系统各节点依赖的编译环境，用于编译步骤S3拉取到代码扫描服务器指定目录下的C++代码；S5，在代码扫描服务器的指定目录配置步骤S3拉取的C++代码的编译路径，利用ROS系统下的catkinbuild编译工具对C++代码进行编译；S6，在代码扫描服务器上配置SonarQube的代码分析插件buildwrapper的运行环境；S7，将步骤S5编译后的C++代码通过步骤S6配置的buildwrapper进行处理，生成用于SonarScanner扫描分析的build-wrapper-dump.json文件；S8，配置SonarScanner的代码扫描参数，代码扫描参数包含项目名称、使用语言、build-wrapper的集成路径、SonarQube的认证token、步骤S3拉取的C++源代码在扫描服务器指定目录下的本地路径，以及SonarQube服务的URL；S9，将步骤S8的SonarScanner配置通过JenkinsJob的Pipeline脚本或JenkinsJobfile进行封装，当步骤S2触发JenkinsJob时，调用封装的脚本，根据SonarScanner配置信息执行SonarScanner命令，对存储在步骤S3指定本地目录中的C++源代码进行静态扫描，并将扫描结果上传到SonarQube服务器。

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