Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2015 |
Autor(a) principal: |
Neves, Vânia de Oliveira |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Tese
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15092015-090805/
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Resumo: |
Veículo autônomo inteligente (ou apenas veículo autônomo VA) é um tipo de sistema embarcado que integra componentes físicos (hardware) e computacionais (software). Sua principal característica é a capacidade de locomoção e de operação de modo semi ou completamente autônomo. A autonomia cresce com a capacidade de percepção e de deslocamento no ambiente, robustez e capacidade de resolver e executar tarefas lidando com as mais diversas situações (inteligência). Veículos autônomos representam um tópico de pesquisa importante e que tem impacto direto na sociedade. No entanto, à medida que esse campo avança alguns problemas secundários aparecem como, por exemplo, como saber se esses sistemas foram suficientemente testados. Uma das fases do teste de um VA é o teste de campo, em que o veículo é levado para um ambiente pouco controlado e deve executar livremente a missão para a qual foi programado. Ele é geralmente utilizado para garantir que os veículos autônomos mostrem o comportamento desejado, mas nenhuma informação sobre a estrutura do código é utilizada. Pode ocorrer que o veículo (hardware e software) passou no teste de campo, mas trechos importantes do código nunca tenham sido executados. Durante o teste de campo, os dados de entrada são coletados em logs que podem ser posteriormente analisados para avaliar os resultados do teste e para realizar outros tipos de teste offline. Esta tese apresenta um conjunto de propostas para apoiar a análise do teste de campo do ponto de vista do teste estrutural. A abordagem é composta por um modelo de classes no contexto do teste de campo, uma ferramenta que implementa esse modelo e um algoritmo genético para geração de dados de teste. Apresenta também heurísticas para reduzir o conjunto de dados contidos em um log sem diminuir substancialmente a cobertura obtida e estratégias de combinação e mutação que são usadas no algoritmo. Estudos de caso foram conduzidos para avaliar as heurísticas e estratégias e são também apresentados e discutidos. |