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Robert, Clément. Génération et analyse de tests pour les systèmes autonomes

Robert, Clément (2021). Génération et analyse de tests pour les systèmes autonomes.

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Résumé en francais

Les robots autonomes sont principalement testés par des expérimentations sur le terrain. Cette approche est coûteuse et peut présenter des risques. Une méthode alternative consiste à réaliser une partie des tests sur une plate-forme de simulation. Ceci soulève plusieurs défis : la génération d'environnements virtuels complexes, la vérification automatisée du comportement observé (oracle de test), et la fidélité imparfaite de la simulation par rapport à des tests sur le terrain. Cette thèse est divisée en deux parties axées autour de ces problématiques. Dans une première partie, nos travaux abordent ces différents points au travers du cas d'étude d'un robot agricole, le robot Oz de la société Naïo Technologies. Nous faisons en particulier une analyse comparative des fautes trouvées en simulation et sur le terrain. La contribution principale de cette partie est de démontrer la faisabilité et l'efficacité du test en simulation sur un cas industriel. Malgré leur fidélité imparfaite, les tests en simulation révèlent la plupart des fautes trouvées par les expérimentations avec le robot réel, y compris celles ayant causé la majorité des défaillances sur le terrain. Ils révèlent également une nouvelle faute passée inaperçue sur le terrain mais confirmée par l'industriel. Cependant, l'effort d'implémentation des tests virtuels se révèle important, avec notamment le développement d'un générateur de données spécifiques aux environnements 3D du robot. Ce constat a mené la suite de nos travaux vers l'étude de la génération de tests. La deuxième partie de nos travaux introduit une nouvelle méthode de génération de test et un outil qui l'implémente. Elle se base sur un modèle de données purement déclaratif, en combinant la résolution de contraintes SMT et l'échantillonnage aléatoire. Bien que le point de départ de ces travaux soit la génération d'environnements virtuels pour les systèmes autonomes, notre méthode de génération s'applique à un domaine bien plus large. Elle permet de produire des données structurées de tailles variables, tout en respectant des propriétés sémantiques et en offrant de la diversité. Nous avons évalué notre méthode sur quatre cas d'étude venant de domaines d'application variés (le robot Oz, un système de gestion de taxe, des images de dégradé de gris et des structures arborescentes). Nos résultats montrent des données générées efficacement et couvrant bien l'espace des solutions. Notre méthode est compétitive au regard des approches existantes auxquelles nous l'avons comparée.

Sous la direction du :
Directeur de thèse
Waeselynck, Hélène
Guiochet, Jérémie
Ecole doctorale:Systèmes
laboratoire/Unité de recherche :Laboratoire d'Analyse et d'Architecture des Systèmes (LAAS) - CNRS
Mots-clés libres :Test - Génération de tests - Satisfaction de contraintes - Oracle - Simulation - Systèmes autonomes - Indéterminisme - Sûreté de fonctionnement
Sujets :Informatique
Déposé le :10 Dec 2021 16:01