Abstract-Många systemutvecklingsprojekt idag drivs främst av komplexiteten i deras programvara interagerar med sensorer eller ställdon i ett inbäddat sammanhang. Autonom fordonsutveckling är ett område där det oundvikligen verkar nödvändigt att tillämpa modern utvecklingsteknik för att hantera komplexitet, öka utvecklingseffektiviteten och säkerställa lämplig kvalitet. Dessutom, förändringar som utlöses av kunder eller uppfinningar av konkurrenter, liksom buggar, genomdriva en begriplig, om nödvändigt, men smidig utvecklingsprocess med strikt kvalitetsstyrning. I detta dokument beskriver vi den smidiga effektivitets- och kvalitetsfokuserade förändringshanteringen främst baserad på scenariodriven regressionssimulering som används i CarOLO-projektet för utveckling av ett autonomt drivande fordon för att konkurrera i 2007 Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) Urban Challenge-programmet. Det viktigaste bidraget är demonstrationen av de moderna mjukvaruteknikernas tillämplighet för att utveckla distribuerade inbyggda system.
I REF analyserades särskilt effekterna av dessa regressionssimuleringar för "Caroline" under semifinalen av 2007 års DARPA Urban Challenge.
Supporting Agile Change Management by Scenario-Based Regression Simulation
{'venue': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}