Utmaningarna vid testning av robotprogramvara sträcker sig längre än traditionell testning av programvara. Giltiga, realistiska och intressanta tester måste genereras för flera program och hårdvara som körs samtidigt, distribueras i dynamiska miljöer med människor. Vi undersöker användningen av medel från Belief-Desire-Intention (BDI) som modeller för testgenerering, inom området människa-robotinteraktion (HRI) i simuleringar. Dessa modeller ger rationell myndighet, kausalitet och en motiveringsmekanism för planering, som efterliknar både intelligenta och adaptiva robotar, samt smarta testmiljöer som styrs av människor. Vi introducerar förstärkning lärande (RL) för att automatisera prospektering av BDI-modeller med hjälp av en belöning funktion baserad på täckning feedback. Vårt arbetssätt utvärderas med hjälp av ett samverkande tillverkningsexempel, där robotprogramvaran under test stimuleras indirekt via en simulerad mänsklig medarbetare. Vi drar slutsatsen att BDI-agenter tillhandahåller intuitiva modeller för testgenerering i HRI-domänen. Våra resultat visar att RL helt kan automatisera BDI-modellprospektering, vilket leder till mycket effektiv täckningsriktad testgenerering.
Giltiga, realistiska och intressanta tester måste genereras för flera samtidigt kör program och hårdvarusystem utplacerade i dynamiska miljöer REF.
Intelligent Agent-Based Stimulation for Testing Robotic Software in Human-Robot Interactions
{'venue': "MORSE '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}