Virtual Worlds Generation for Testing Autonomous Robots in Simulation
GÉNÉRATION DE MONDES VIRTUELS POUR TESTER DESROBOTS AUTONOMES EN SIMULATION
Résumé
This manuscript explores the use of simulation-based testing for autonomous systems, specifically focusing on automated test case generation. The thesis addresses three main research topics: generating structured test data with constraints, integrating automated test generation frameworks into industrial testing platforms, and applying pairwise testing to hierarchical data structures. To tackle these challenges, the manuscript introduces a testing tool, TAF (not a contribution of this thesis), which generates test cases from complex declarative models. The integration of TAF into industrial simulation-based platforms provided insights into practical challenges and valuable lessons learned. The core contribution of this work is a formalization for applying pairwise testing to hierarchical data structures with constraints. This formalization redefines concepts such as test parameters, choices, and pairs to accommodate structured data, considering data instance multiplicity,! access paths, and common ancestors. The thesis also implements a framework that combines pairwise strategies with TAF, demonstrating its ability to minimize test suite size while maximizing coverage. Future research directions include exploring closed-loop testing, integrating search-based and combinatorial algorithms, modeling more complex scenarios with dynamic agents, and extending the pairwise formalization to handle recursive definitions and n-way testing.
Ce manuscrit explore l'utilisation de tests basés sur la simulation pour les systèmes autonomes, en se concentrant spécifiquement sur la génération automatisée de cas de test. La thèse aborde trois principaux sujets de recherche : la génération de données de test structurées avec des contraintes, l'intégration de cadres de génération de tests automatisés dans des plates-formes de tests industrielles et l'application de tests par paires à des structures de données hiérarchiques. Pour relever ces défis, le manuscrit présente un outil de test, TAF (qui n'est pas une contribution de cette thèse), qui génère des cas de test à partir de modèles déclaratifs complexes. L'intégration de TAF dans des plates-formes industrielles basées sur la simulation a fourni des informations sur les défis pratiques et de précieuses leçons apprises. La principale contribution de ce travail est une formalisation pour l'application de tests par paires à des structure! s de données hiérarchiques avec des contraintes. Cette formalisation redéfinit des concepts tels que les paramètres de test, les choix et les paires pour s'adapter aux données structurées, en tenant compte de la multiplicité des instances de données, des chemins d'accès et des ancêtres communs. La thèse met également en œuvre un cadre qui combine des stratégies par paires avec TAF, démontrant sa capacité à minimiser la taille de la suite de tests tout en maximisant la couverture. Les orientations de recherche futures incluent l'exploration des tests en boucle fermée, l'intégration d'algorithmes basés sur la recherche et combinatoires, la modélisation de scénarios plus complexes avec des agents dynamiques et l'extension de la formalisation par paires pour gérer les définitions récursives et les tests à n voies.
Mots clés
Domaines
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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