論文の概要: AutonomyLens: A Self-Evolving Simulation-Based Testing Loop for Autonomous Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.11672v1
- Date: Mon, 13 Apr 2026 16:18:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-14 20:13:16.677549
- Title: AutonomyLens: A Self-Evolving Simulation-Based Testing Loop for Autonomous Systems
- Title（参考訳）: AutonomyLens: 自律システムのための自己進化型シミュレーションベースのテストループ
- Authors: Ankit Agrawal, Jithin Garapati, Bohan Zhang,
- Abstract要約: AutonomyLensは、シナリオ仕様、シミュレーション実行、テレメトリ分析を統合検証ワークフローに統合するフレームワークである。
本稿では、AutonomyLensの初期段階設計について述べ、自律システムの統合検証を構築する上で重要な課題について論じ、そのようなアプローチが検証におけるトレーサビリティ、スケーラビリティ、自律性をいかに改善できるかを概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.335091665683924
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Software engineering practices for validating autonomous cyber-physical systems (e.g., Uncrewed Aerial Vehicles) remain fragmented across scenario design, simulation execution, and telemetry analysis, limiting traceability between requirements, tests, and evidence. This fragmentation reduces reproducibility, slows debugging and iteration, and hinders systematic assurance under complex and evolving environmental conditions. We present AutonomyLens, an LLM-driven framework that integrates scenario specification, simulation execution, and telemetry analysis into a unified validation workflow. AutonomyLens enables developers to translate high-level validation intent into executable, temporally evolving scenarios, automatically run simulations, and perform context-aware analysis of resulting system behavior. The framework introduces (i) a structured representation for mission-level scenarios, (ii) an automated execution pipeline, (iii) analysis mechanisms that align telemetry with scenario context to produce actionable insights, and (iv) counterfactual scenario generation that closes the loop by refining and synthesizing new test cases from observed failures. We describe the early-stage design of AutonomyLens, discuss key challenges in building integrated validation workflows for autonomous systems, and outline how such an approach can improve traceability, reproducibility, and scalability in autonomy validation.
- Abstract（参考訳）: 自律型サイバー物理システムの検証のためのソフトウェアエンジニアリングプラクティス(例:無人航空機)は、シナリオ設計、シミュレーション実行、テレメトリ分析、要求、テスト、エビデンス間のトレーサビリティの制限など、断片化されている。
この断片化は再現性を低下させ、デバッグとイテレーションを遅くし、複雑な環境条件下での体系的な保証を妨げる。
本稿では、シナリオ仕様、シミュレーション実行、テレメトリ分析を統合検証ワークフローに統合するLLM駆動フレームワークであるAutonomyLensを紹介する。
AutonomyLensを使用すると、開発者は高レベルの検証意図を実行可能で時間的に進化するシナリオに変換し、シミュレーションを自動的に実行し、結果のシステム動作のコンテキスト認識分析を実行することができる。
フレームワークが紹介
(i)ミッションレベルのシナリオの構造化された表現
(ii)自動実行パイプライン
三 テレメトリをシナリオコンテキストと整合させて実行可能な洞察を生み出す分析機構、及び
(4) 観測された故障から新しいテストケースを精製・合成することでループを閉じる逆実シナリオ生成。
本稿では、AutonomyLensの初期段階設計について説明するとともに、自律システムの統合検証ワークフロー構築における重要な課題について論じ、そのようなアプローチが自律検証におけるトレーサビリティ、再現性、スケーラビリティを改善する方法について概説する。
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