Testes Automatizados para Sistemas Aéreos Não Tripulados

Sistemas aéreos não tripulados (UAS), que incluem Drones, estão se tornando cada vez mais importantes. Eles são usados em várias áreas, como operações de resgate, agricultura, previsão do tempo, vigilância e missões militares. Esses sistemas são compostos por uma aeronave não tripulada (UAV) que pode voar sem um piloto humano a bordo e uma estação de controle em solo (GCS) de onde o UAV é controlado.

O software que roda esses sistemas é crítico para a segurança e sucesso deles. Se houver problemas com esse software, isso pode levar a acidentes, colocando vidas em risco e causando perdas financeiras. Para garantir que o software funcione corretamente, ele deve passar por vários procedimentos de teste.

Atualmente, grande parte dos testes é feita manualmente. Os testadores criam cenários para o UAV voar, seja simulando ambientes ou operando fisicamente o UAV. Eles verificam se o UAV se comporta como esperado. Esse processo pode demorar bastante e pode não cobrir todas as situações possíveis.

Neste artigo, apresentamos um novo método para testar sistemas UAV automaticamente. Nossa abordagem visa simplificar o processo de teste usando Inteligência Artificial (IA) e técnicas baseadas em modelo. Isso permite gerar, executar e avaliar cenários de teste sem exigir um grande esforço manual.

#Contexto

#O que são Sistemas Aéreos Não Tripulados?

UAS são compostos por dois componentes principais: o UAV, que é a parte que voa, e o GCS, que é a unidade de controle em solo. O UAV pode ser pilotado por uma pessoa a partir do GCS ou operar por conta própria usando um sistema de piloto automático. Esses drones vêm em vários designs, como aviões de asa fixa ou multirrotores como quadricópteros.

As aplicações para UAVs são vastas. Eles podem ser usados em áreas civis como monitoramento agrícola, busca e resgate, e gerenciamento de desastres. Em operações militares, eles são usados para reconhecimento e missões específicas.

#A Importância dos Testes

Testar o software usado nesses sistemas é crucial para garantir a segurança. Se o software falhar, isso pode levar o UAV a cair ou não cumprir a missão. Padrões internacionais de segurança exigem testes rigorosos no software para garantir a confiabilidade.

Os métodos atuais de teste envolvem criar manualmente cenários e avaliar o desempenho do UAV nesses cenários. Essa abordagem manual é demorada, propensa a erros e pode levar a situações críticas que passam despercebidas.

#Práticas Atuai de Teste

O método tradicional de teste envolve várias etapas:

1. Criação de Cenários: Testadores projetam manualmente cenários de voo com base nas especificações.
2. Execução: Esses cenários são executados usando simuladores ou durante voos reais.
3. Avaliação: Testadores verificam se o comportamento do UAV corresponde aos resultados esperados.

Embora esse sistema funcione, ele tem limitações. Por exemplo, desenvolver cenários de teste pode ser cansativo e os testes resultantes podem não cobrir todas as situações possíveis. Apenas um número limitado de cenários pode ser testado em um tempo realista.

#Explorando uma Nova Abordagem

Para melhorar os testes, apresentamos uma abordagem automatizada chamada AITester. Essa ferramenta usa IA e técnicas de teste baseadas em modelo para otimizar o processo.

#Como o AITester Funciona

O AITester usa modelos para representar o desempenho esperado do UAV. Esses modelos incluem:

• Modelos Comportamentais: Descrevem como o UAV deve se comportar em diferentes condições.
• Modelos Estruturais: Delineiam os componentes e suas relações dentro do sistema UAV.

Usando esses modelos, o AITester pode criar automaticamente cenários de teste em tempo real, com base nas condições reais de voo. Isso reduz a necessidade de criação manual de cenários.

#O Papel da Inteligência Artificial

A IA é crucial nesse processo. Usamos um tipo específico de IA conhecido como aprendizado por reforço profundo (DRL). Essa técnica permite que o AITester aprenda com interações com o ambiente durante os testes.

Quando o AITester executa um cenário de teste, ele observa o comportamento do UAV e os resultados das ações que toma. Com base nesse feedback, ele aprende quais ações levam a resultados bem-sucedidos e quais não.

#Benefícios da Abordagem Automatizada

1. Eficiência: O AITester pode criar e executar testes muito mais rápido do que os métodos manuais.
2. Testes Abrangentes: A abordagem permite testar cenários mais diversos do que os métodos tradicionais.
3. Redução de Erros: A automação do processo diminui a chance de erro humano na criação e execução dos cenários.
4. Ajustes em Tempo Real: Cenários podem ser gerados e modificados rapidamente com base nas condições reais.

#Avaliando o AITester

Para avaliar quão bem o AITester funciona, realizamos experimentos usando dois subsistemas UAS diferentes:

1. ArduCopter: Um sistema de piloto automático de código aberto amplamente utilizado para UAVs multirrotores.
2. Sistemas de Exibição da Cabine (CDS): Refere-se aos componentes que exibem informações de voo para os operadores no solo.

#Experimento com ArduCopter

No primeiro teste, focamos no ArduCopter. Modelamos seu comportamento esperado usando nossa abordagem. Os resultados mostraram que o AITester poderia criar efetivamente cenários de teste diversos e revelar problemas potenciais dentro do sistema de piloto automático.

#Experimento com GCS-CDS

Para o segundo experimento, testamos os sistemas de exibição da cabine. Isso incluiu três instrumentos principais: um indicador de velocidade do ar, um altímetro e um coordenador de turnos. O AITester foi eficaz em descobrir falhas nesses sistemas também.

#Analisando Resultados

Ambos os experimentos demonstraram que o AITester foi capaz de encontrar mais problemas do que os métodos de teste manual. Ele também mostrou mais variedade nos cenários de teste explorados, permitindo uma melhor cobertura geral dos testes.

#Conclusão

A introdução do AITester oferece uma direção promissora para o teste de UAS. Ao utilizar IA e métodos baseados em modelo, podemos automatizar e melhorar a eficiência dos procedimentos de teste. Isso levará a uma melhor confiabilidade no software UAS, melhorando a segurança em suas diversas aplicações.

À medida que a tecnologia dos UAVs continua a se desenvolver, garantir testes robustos será crucial para sua integração nas atividades do dia a dia, desde entrega de pacotes até realização de vigilância. A automação dos processos de teste desempenhará um papel essencial nessa evolução.