論文の概要: LLM-Agents Driven Automated Simulation Testing and Analysis of small Uncrewed Aerial Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11864v1
• Date: Tue, 21 Jan 2025 03:42:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:24:34.251934
• Title: LLM-Agents Driven Automated Simulation Testing and Analysis of small Uncrewed Aerial Systems
• Title（参考訳）: LLM-Agents-Driven Automated Simulation Testing and Analysis of Small Uncrewed Aerial Systems (特集:エアロゾル)
• Authors: Venkata Sai Aswath Duvvuru, Bohan Zhang, Michael Vierhauser, Ankit Agrawal,
• Abstract要約: 小型無人航空機の正確な挙動を検証するためには, 粗いシミュレーション試験が重要である。 開発者をサポートするために様々なsUASシミュレーションツールが存在するが、シミュレーションテストの作成、実行、分析のプロセス全体が、手作業で面倒な作業である。 複数のLLMエージェントが協調してsUASシミュレーションテストプロセスをサポートするフレームワークであるAutoSimTestを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.183147511573717
• License:
• Abstract: Thorough simulation testing is crucial for validating the correct behavior of small Uncrewed Aerial Systems (sUAS) across multiple scenarios, including adverse weather conditions (such as wind, and fog), diverse settings (hilly terrain, or urban areas), and varying mission profiles (surveillance, tracking). While various sUAS simulation tools exist to support developers, the entire process of creating, executing, and analyzing simulation tests remains a largely manual and cumbersome task. Developers must identify test scenarios, set up the simulation environment, integrate the System under Test (SuT) with simulation tools, formulate mission plans, and collect and analyze results. These labor-intensive tasks limit the ability of developers to conduct exhaustive testing across a wide range of scenarios. To alleviate this problem, in this paper, we propose AutoSimTest, a Large Language Model (LLM)-driven framework, where multiple LLM agents collaborate to support the sUAS simulation testing process. This includes: (1) creating test scenarios that subject the SuT to unique environmental contexts; (2) preparing the simulation environment as per the test scenario; (3) generating diverse sUAS missions for the SuT to execute; and (4) analyzing simulation results and providing an interactive analytics interface. Further, the design of the framework is flexible for creating and testing scenarios for a variety of sUAS use cases, simulation tools, and SuT input requirements. We evaluated our approach by (a) conducting simulation testing of PX4 and ArduPilot flight-controller-based SuTs, (b) analyzing the performance of each agent, and (c) gathering feedback from sUAS developers. Our findings indicate that AutoSimTest significantly improves the efficiency and scope of the sUAS testing process, allowing for more comprehensive and varied scenario evaluations while reducing the manual effort.
• Abstract（参考訳）: 詳細なシミュレーションテストは、悪天候(風や霧など)、様々な設定(丘陵地、都市部)、様々なミッションプロファイル(監視、追跡)など、さまざまなシナリオにおいて、小型無人航空機システム(sUAS)の正しい挙動を検証するために不可欠である。 開発者をサポートするために様々なsUASシミュレーションツールが存在するが、シミュレーションテストの作成、実行、分析のプロセスは、大部分が手作業で面倒な作業である。 開発者はテストシナリオを特定し、シミュレーション環境を設定し、シミュレーションツールとシステム・アンダー・テスト(SuT)を統合し、ミッション計画を定式化し、結果を収集し分析する必要がある。 これらの労働集約的なタスクは、開発者が幅広いシナリオで徹底的なテストを実行する能力を制限します。 本稿では,LLM(Large Language Model)駆動のフレームワークであるAutoSimTestを提案し,複数のLLMエージェントが協調してsUASシミュレーションテストプロセスをサポートする。 これには、(1)SuTに固有の環境条件を課すテストシナリオを作成すること、(2)テストシナリオに従ってシミュレーション環境を作成すること、(3)SuTが実行する多様なsUASミッションを生成すること、(4)シミュレーション結果を分析し、対話的な分析インターフェースを提供することが含まれる。 さらに、フレームワークの設計は、様々なsUASユースケース、シミュレーションツール、SuT入力要求のシナリオの作成とテストに柔軟である。 私たちは我々のアプローチを評価した (a)PX4とArduPilotの飛行制御系SuTのシミュレーション試験 b)各エージェントのパフォーマンスを分析し、 (c) sUAS開発者からのフィードバックを集める。 以上の結果から,AutoSimTestはsUASテストプロセスの効率とスコープを大幅に改善し,より包括的で多様なシナリオ評価を実現し,手作業の軽減を実現している。

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