A Search-Based Framework for Automatic Generation of Testing Environments for Cyber-Physical Systems

De nombreux systèmes cyber-physiques modernes intègrent des technologies de vision par ordinateur, des capteurs complexes, et des logiciels de contrôle avancés, leur permettant d'interagir de manière autonome avec l'environnement. Les exemples incluent les essaims de drones, les véhicules autonomes, les robots autonomes, etc. Tester de tels systèmes pose de nombreux défis : non seulement les entrées du système doivent être variées, mais également l'environnement doit être pris en compte. De nombreux outils ont été développés pour tester les modèles de tels systèmes pour les entrées possibles falsifiant leurs exigences. Cependant, ils ne sont pas directement applicables aux systèmes cyber-physiques autonomes, car les entrées pour de tels systèmes sont générées à partir d'environnements virtuels. Dans ce travail, nous proposons AmbieGen, un cadriciel pour la generation de scénarios de test défiant, pour les systèmes cyber-physiques autonomes. Les scénarios représentent un environnement dans lequel un agent autonome navigue. Ce cadriciel est applicable à la génération de différents types d'environnements. Pour générer les scénarios de test, nous utilisons l'algorithme NSGA-II avec deux objectifs. Le premier objectif évalue l'écart du comportement du système observé par rapport à son comportement attendu. Le deuxième objectif vise a maximiser la diversité des cas de test, calculée comme une distance de Jaccard avec un cas de test de référence. Pour guider le premier objectif, nous utilisons un modèle de système simplifié plutôt que le modèle complet. Le modèle complet est utilisé pour exécuter le système dans un environnement de simulation et peut prendre un temps considérable à exécuter (plusieurs minutes pour un scénario). Le modèle de système simplifié est dérivé du modèle complet et peut être utilisé pour obtenir une approximation des résultats à partir du modèle complet sans exécuter la simulation.