SCALOFT: An Initial Approach for Situation Coverage-Based Safety Analysis of an Autonomous Aerial Drone in a Mine Environment

要約

動的および危険な環境における自律システムの安全性は、重大な課題をもたらします。
このホワイトペーパーでは、鉱山の自律航空ドローンの安全性を体系的に評価するためのScaloftという名前のテストアプローチを提示します。
Scaloftは、多様なテストケースを開発し、システムの動作のリアルタイム監視、および安全違反の検出のためのフレームワークを提供します。
その後、検出された違反は、詳細な分析と将来の改善のために、一意の識別子で記録されます。
Scaloftは、状況のカバレッジを監視し、最終的なカバレッジ尺度を計算することにより、安全性の議論を構築するのに役立ちます。
このアプローチのパフォーマンスをシステムに意図的に導入し、Scaloftがそれらの障害を検出できるかどうかを評価することにより、このアプローチのパフォーマンスを評価しました。
もっともらしい断層の小さなセットの場合、Scaloftがこれに成功していることを示します。

要約(オリジナル)

The safety of autonomous systems in dynamic and hazardous environments poses significant challenges. This paper presents a testing approach named SCALOFT for systematically assessing the safety of an autonomous aerial drone in a mine. SCALOFT provides a framework for developing diverse test cases, real-time monitoring of system behaviour, and detection of safety violations. Detected violations are then logged with unique identifiers for detailed analysis and future improvement. SCALOFT helps build a safety argument by monitoring situation coverage and calculating a final coverage measure. We have evaluated the performance of this approach by deliberately introducing seeded faults into the system and assessing whether SCALOFT is able to detect those faults. For a small set of plausible faults, we show that SCALOFT is successful in this.

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