Phân tích mô hình mục tiêu đối với yêu cầu về độ tự động cho Hệ thống Máy bay Điều khiển từ xa

Springer Science and Business Media LLC - Tập 23 - Trang 509-555 - 2017
Kerry Neace1,2, Robert Roncace2, Pavel Fomin2
1Johns Hopkins Applied Physics Laboratory, Laurel, USA
2Engineering Management and Systems Engineering Department, The George Washington University, Washington, USA

Tóm tắt

Thiết kế các Hệ thống Máy bay Điều khiển từ xa (UAS) với độ tự động tối ưu trong khi vẫn đáp ứng được yêu cầu của người dùng là một thách thức không nhỏ. Các nhà nghiên cứu đã tập trung vào việc cải thiện các thuật toán tự động và phương pháp xác minh để đảm bảo hành vi tự động an toàn và đáng tin cậy trong UAS, nhưng nghiên cứu về kỹ thuật yêu cầu cho UAS nhằm trả lời các câu hỏi thiết kế và khám phá không gian giao dịch để sử dụng độ tự động nhằm thỏa mãn yêu cầu của người dùng thì vẫn còn hạn chế. Bài báo này giới thiệu một phương pháp để xác định một tập hợp khả năng tự động tối ưu đáp ứng yêu cầu của người dùng UAS ở giai đoạn đầu của quá trình thiết kế khái niệm. Phương pháp sử dụng quy trình Kỹ thuật Yêu cầu Độ Tự động (ARE) được điều chỉnh, áp dụng các biện pháp định lượng và phân tích thống kê vào Kỹ thuật Yêu cầu Hướng đến Mục tiêu (GORE). Chúng tôi trình bày phương pháp này thông qua một nghiên cứu trường hợp về một "robot cứu hộ", tức là một UAS phản ứng với nguy cơ mà yêu cầu về độ tự động đã được tối ưu hóa bằng cách sử dụng một mô hình mục tiêu được phát triển trong Ngôn ngữ Yêu cầu Hướng đến Mục tiêu (GRL), được thực hiện trong công cụ mô hình hóa jUCMNav. Các mục tiêu cấp cao của UAS phản ứng với nguy cơ—hiệu suất hệ thống, chi phí và độ an toàn—đã được đánh giá bằng cách sử dụng công thức đánh giá chiến lược GRL có sẵn trong jUCMNav phiên bản 6.0. Một nghiên cứu không gian giao dịch độ tự động đã được thực hiện thông qua Thiết kế và Phân tích Thí nghiệm Mô phỏng (DASE). Thí nghiệm mô phỏng mà chúng tôi thiết kế đã đưa vào số lượng thử nghiệm (chiến lược đánh giá) và đầu vào vào mô hình mục tiêu, và dữ liệu đánh giá được phân tích để tối ưu hóa các yếu tố thiết kế dựa trên trọng số của người dùng về các biến phản hồi. Bài báo này trình bày một phương pháp có cấu trúc của Kỹ thuật Yêu cầu Độ Tự động cho UAS, có thể được áp dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực khác, chứng minh cách tối ưu hóa khả năng tự động cho các điều kiện thiết kế khác nhau.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

Board DS, Military US, Defense Do (2012) Defense Science Board task force report. The role of autonomy in DoD systems Murphy RR (2000) Introduction to AI robotics. Intelligent robots and autonomous agents. MIT Press, Cambridge Endsley M (2015) Autonomous horizons, system autonomy in the air force—a path to the future, human-autonomy teaming, vol 1. Office of Chief Scientist, U.S. Air Force Brat G, Jonsson A Challenges in verification and validation of autonomous systems for space exploration. In: Proceedings of the 2005 IEEE international joint conference on neural networks, 2005 (IJCNN’05), 31 July–4 Aug. 2005 2005, vol. 2905, pp 2909–2914. doi:10.1109/IJCNN.2005.1556387 Council NR (2014) Autonomy research for civil aviation: toward a new era of flight. The National Academies Press, Washington. doi:10.17226/18815 Kephart JO, Chess DM (2003) The vision of autonomic computing. Computer 36(1):41–50. doi:10.1109/MC.2003.1160055 Vassev E, Hinchey M (2013) Autonomy requirements engineering. In: 2013 IEEE 14th international conference on information reuse and integration (IRI), pp 175–184. doi:10.1109/IRI.2013.6642470 Ali R, Dalpiaz F, Giorgini P (2010) A goal-based framework for contextual requirements modeling and analysis. Requir Eng 15(4):439–458. doi:10.1007/s00766-010-0110-z Russell S, Norvig P (2010) Artificial intelligence a modern approach, 3rd edn. Pearson Education Inc, Upper Saddle River Horkoff J, Yu E (2014) Interactive goal model analysis for early requirements engineering. Requir Eng. doi:10.1007/s00766-014-0209-8 Kleijnen JPC (2008) Design and analysis of simulation experiments. International series in operations research and management science. Springer, New York Tomic T, Schmid K, Lutz P, Domel A, Kassecker M, Mair E, Grixa IL, Ruess F, Suppa M, Burschka D (2012) Toward a fully autonomous UAV: research platform for indoor and outdoor urban search and rescue. IEEE Robot Autom Mag 19(3):46–56. doi:10.1109/MRA.2012.2206473 Lin L, Roscheck M, Goodrich MA, Morse BS (2010) Supporting wilderness search and rescue with integrated intelligence—autonomy and information at the right time and the right place. Paper presented at the AAAI conference on artificial intelligence, Atlanta, GA Murphy RR (2014) Disaster robotics. Intelligent robotics and autonomous agents. MIT Press, Cambridge Casper J, Murphy RR (2003) Human–robot interactions during the robot-assisted urban search and rescue response at the World Trade Center. IEEE Trans Syst Man Cybern B Cybern 33(3):367–385. doi:10.1109/TSMCB.2003.811794 Duncan BA, Murphy RR (2014) Autonomous capabilities for small unmanned aerial systems conducting radiological response: findings from a high-fidelity discovery experiment. J Field Robot 31(4):522–536. doi:10.1002/rob.21503 Goodrich MA, Cooper JL, Adams JA, Humphrey C, Zeeman R, Buss BG (2007) Using a mini-UAV to support wilderness search and rescue: practices for human-robot teaming. In: IEEE international workshop on safety, security and rescue robotics, 2007 (SSRR 2007), pp 1–6. doi:10.1109/SSRR.2007.4381284 Lin L, Goodrich MA (2015) Sliding autonomy for UAV path-planning: adding new dimensions to autonomy management. Paper presented at the proceedings of the 2015 international conference on autonomous agents and multiagent systems, Istanbul, Turkey The Handbook of Artificial Intelligence (1981) vol 1. Kaufmann, William Inc./HeurisTech Press, Los Altos Bermejo-Alonso J, Sanz R, Rodríguez M, Hernández C (2010) Ontology-based engineering of autonomous systems, pp 47–51. doi:10.1109/icas.2010.15 The Handbook of Artificial Intelligence (1982) vol 3. Kaufmann, William Inc./HeurisTech Press, Los Altos, CA Vassev E, Hinchey M (2014) Autonomy requirements engineering for space missions. NASA monographs in systems and software engineering, 1st edn. Springer, Berlin. doi:10.1007/978-3-319-09816-6 Vassev E, Hinchey M (2015) Software engineering for collective autonomic systems, vol 8998. Lecture notes in computer science (LNCS). Springer, Heidelberg Vassev E, Hinchey M (2015) Engineering requirements for autonomy features. In: Wirsing M, Hölzl M, Koch N, Mayer P (eds) Software engineering for collective autonomic systems: the ASCENS approach. Springer, Cham, pp 379–403. doi:10.1007/978-3-319-16310-9_11 Duan F, Li X, Liu Y, Fang Y (2011) Towards autonomic computing: a new self-management method. In: Deng H, Miao D, Lei J, Wang FL (eds) Artificial intelligence and computational intelligence: third international conference, AICI 2011, Taiyuan, China, September 24–25, 2011, Proceedings, Part I. Springer, Berlin, pp 292–299. doi:10.1007/978-3-642-23881-9_39 Software Engineering for Collective Autonomic Systems, The ASCENS Approach (2015) vol 8998. Programming and Software Engineering, 1 edn. Springer, Berlin. doi:10.1007/978-3-319-16310-9 van Lamsweerde A (2001) Goal-oriented requirements engineering: a guided tour. In: Proceedings of the fifth IEEE international symposium on requirements engineering, 2001, pp 249–262. doi:10.1109/ISRE.2001.948567 Rolland C, Souveyet C, Achour CB (1998) Guiding goal modeling using scenarios. IEEE Trans Softw Eng 24(12):1055–1071. doi:10.1109/32.738339 Dalpiaz F, Borgida A, Horkoff J, Mylopoulos J (2013) Runtime goal models: Keynote. In: IEEE 7th international conference on research challenges in information science (RCIS), 29–31 May 2013, pp 1–11. doi:10.1109/RCIS.2013.6577674 Cheng BHC, Sawyer P, Bencomo N, Whittle J (2009) A goal-based modeling approach to develop requirements of an adaptive system with environmental uncertainty. In: Schürr A, Selic B (eds) Proceedings of the model driven engineering languages and systems: 12th international conference (MODELS 2009), Denver, CO, USA, October 4–9, 2009. Springer, Berlin, pp 468–483. doi:10.1007/978-3-642-04425-0_36 Amyot D, Ghanavati S, Horkoff J, Mussbacher G, Peyton L, Yu E (2010) Evaluating goal models within the goal-oriented requirement language. Int J Intell Syst 25(8):841–877. doi:10.1002/int.20433 Amyot D, Mussbacher G (2011) User requirements notation: the first ten years, the next ten years. J Softw 6(5):747–768 ITU-T ITU (2012) ITU-T Z.151. User Requirements Notation (URN)—Language definition Lamsweerde Av (2000) Requirements engineering in the year 00: a research perspective. Paper presented at the proceedings of the 22nd international conference on software engineering, Limerick, Ireland Pourshahid A, Johari I, Richards G, Amyot D, Akhigbe OS (2014) A goal-oriented, business intelligence-supported decision-making methodology. Decis Anal 1(1):9. doi:10.1186/s40165-014-0009-8 Amyot D, Shamsaei A, Kealey J, Tremblay E, Miga A, Mussbacher G, Alhaj M, Tawhid R, Braun E, Cartwright N (2012) Towards advanced goal model analysis with jUCMNav. In: Castano S, Vassiliadis P, Lakshmanan L, Lee M (eds) Advances in conceptual modeling, vol 7518. Lecture notes in computer science. Springer, Berlin, pp 201–210. doi:10.1007/978-3-642-33999-8_25 Amyot D (2003) Introduction to the user requirements notation: learning by example. Comput Netw 42(3):285–301. doi:10.1016/s1389-1286(03)00244-5 ANSI/AIAA (2012) Guide to the preparation of operational concept documents (ANSI/AIAA G-043A-2012). American Institute of Aeronautics and Astronautics, 1801 Alexander Bell Drive, Reston, VA 20191. doi:10.2514/4.869297.001 Vassev E, Hinchey M (2013) Autonomy requirements engineering: a case study on the BepiColombo mission. Paper presented at the proceedings of the international C* conference on computer science and software engineering, Porto, Portugal Friedman LW (1996) The simulation metamodel. Kluwer, Nurwell Ross AM, Hastings DE (2005) The tradespace exploration paradigm. INCOSE Int Symp 15(1):1706–1718. doi:10.1002/j.2334-5837.2005.tb00783.x Montgomery DC (2009) Design and analysis of experiments, 7th edn. Wiley, Hoboken Kleijnen JPC (2005) An overview of the design and analysis of simulation experiments for sensitivity analysis. Eur J Oper Res 164(2):287–300. doi:10.1016/j.ejor.2004.02.005 Neace KS (in review) Autonomy requirements engineering for UAS using a model based system engineering approach. The George Washington University, Washington, DC Pratt KS, Murphy R, Stover S, Griffin C (2009) CONOPS and autonomy recommendations for VTOL MAVs based on observations of Hurricane Katrina UAV operations. J Field Robot 26(8):636–650. doi:10.1002/rob.20304 Manual for First Responders to a Radiological Emergency (2006) IAEA, Vienna Nguyen CM, Sebastiani R, Giorgini P, Mylopoulos J (2016) Multi-objective reasoning with constrained goal models. Requir Eng. doi:10.1007/s00766-016-0263-5 Ahmad M, Belloir N, Bruel J-M (2015) Modeling and verification of functional and non-functional requirements of ambient self-adaptive systems. J Syst Softw 107(C):50–70. doi:10.1016/j.jss.2015.05.028 Morandini M, Penserini L, Perini A, Marchetto A (2015) Engineering requirements for adaptive systems. Requir Eng. doi:10.1007/s00766-015-0236-0 Klenk M, Molineaux M, Aha DW (2013) Goal-driven autonomy for responding to unexpected events in strategy simulations. Comput Intell 29(2):187–206. doi:10.1111/j.1467-8640.2012.00445.x Molineaux M, Klenk M, Aha DW (2010) Goal-driven autonomy in a Navy strategy simulation. In: Twenty-fourth AAAI conference on artificial intelligence. AAAI Press Bencomo N (2013) Requirements for Self-adaptation. In: Lämmel R, Saraiva J, Visser J (eds) Generative and transformational techniques in software engineering IV: international summer school, GTTSE 2011, Braga, Portugal, July 3–9, 2011. Revised Papers. Springer, Berlin, pp 271–296. doi:10.1007/978-3-642-35992-7_7 Souza VES, Lapouchnian A, Robinson WN, Mylopoulos J (2011) Awareness requirements for adaptive systems. Paper presented at the proceedings of the 6th international symposium on software engineering for adaptive and self-managing systems, Waikiki, Honolulu, HI, USA Bencomo N, Belaggoun A (2013) Supporting Decision-Making for Self-Adaptive Systems: From Goal Models to Dynamic Decision Networks. In: Doerr J, Opdahl AL (eds) Requirements Engineering: Foundation for Software Quality: 19th International Working Conference, REFSQ 2013, Essen, Germany, April 8-11, 2013. Proceedings. Springer Berlin Heidelberg, Berlin, Heidelberg, pp 221-236. doi:10.1007/978-3-642-37422-7_16 Dalpiaz F, Giorgini P, Mylopoulos J (2013) Adaptive socio-technical systems: a requirements-based approach. Requir Eng 18(1):1–24. doi:10.1007/s00766-011-0132-1 Abid M, Amyot D, Somé S, Mussbacher G (2009) A UML profile for goal-oriented modeling. In: Reed R, Bilgic A, Gotzhein R (eds) SDL 2009: design for motes and mobiles, vol 5719. Lecture notes in computer science. Springer, Berlin, pp 133–148. doi:10.1007/978-3-642-04554-7_9