論文の概要: Investigating Robustness in Cyber-Physical Systems:
Specification-Centric Analysis in the face of System Deviations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07462v1
- Date: Mon, 13 Nov 2023 16:44:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-14 13:34:23.988093
- Title: Investigating Robustness in Cyber-Physical Systems:
Specification-Centric Analysis in the face of System Deviations
- Title(参考訳): サイバー物理システムにおけるロバスト性の調査:システム逸脱に直面した仕様中心分析
- Authors: Changjian Zhang, Parv Kapoor, Romulo Meira-Goes, David Garlan, Eunsuk
Kang, Akila Ganlath, Shatadal Mishra, Nejib Ammar
- Abstract要約: サイバー物理システム(CPS)の重要属性は堅牢性であり、安全に運用する能力を示している。
本稿では,特定のシステム要件を満たす上でのコントローラの有効性を特徴付ける,仕様に基づく新しいロバスト性を提案する。
本稿では, 微妙な堅牢性違反を識別するための2層シミュレーションに基づく解析フレームワークを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.25102155574779
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The adoption of cyber-physical systems (CPS) is on the rise in complex
physical environments, encompassing domains such as autonomous vehicles, the
Internet of Things (IoT), and smart cities. A critical attribute of CPS is
robustness, denoting its capacity to operate safely despite potential
disruptions and uncertainties in the operating environment. This paper proposes
a novel specification-based robustness, which characterizes the effectiveness
of a controller in meeting a specified system requirement, articulated through
Signal Temporal Logic (STL) while accounting for possible deviations in the
system. This paper also proposes the robustness falsification problem based on
the definition, which involves identifying minor deviations capable of
violating the specified requirement. We present an innovative two-layer
simulation-based analysis framework designed to identify subtle robustness
violations. To assess our methodology, we devise a series of benchmark problems
wherein system parameters can be adjusted to emulate various forms of
uncertainties and disturbances. Initial evaluations indicate that our
falsification approach proficiently identifies robustness violations, providing
valuable insights for comparing robustness between conventional and
reinforcement learning (RL)-based controllers
- Abstract(参考訳): サイバー物理システム(CPS)の採用は、自動運転車、IoT(Internet of Things)、スマートシティといった分野を含む複雑な物理的環境の台頭に近づいている。
CPSの重要な特性は堅牢性であり、運用環境の破壊や不確実性にもかかわらず安全に運用できる能力を示している。
本稿では,信号時相論理(stl)を介し,システム内の偏差を考慮しつつ,所定のシステム要件を満たすコントローラの有効性を特徴付ける,新しい仕様ベースロバストネスを提案する。
本稿では,この定義に基づくロバスト性改ざん問題についても提案する。
本稿では, 微妙な堅牢性違反を識別するための2層シミュレーションに基づく解析フレームワークを提案する。
提案手法を評価するために,システムパラメータを調整し,様々な形態の不確実性や乱れをエミュレートするベンチマーク問題を考案した。
初期評価では,提案手法がロバスト性違反を巧みに同定し,従来型と強化型(rl)型コントローラのロバスト性を比較する上で有用な知見を与えることができた。
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