PICASSOS – Practical Applications of Automated Formal Methods to Safety Related Automotive Systems
Notice bibliographique
Résumé
PICASSOS was a UK government funded programme to improve the ability of automotive supply chains to develop complex software-intensive systems with high safety assurance and at an acceptable cost. This was executed by a consortium of three universities and five companies including an automotive OEM and suppliers. Three major elements of the PICASSOS project were: use of automated model based verification technology utilising formal methods; application of this technology in the context of ISO 26262; and evaluation to measure the impact of this approach to inform key management decisions on the costs, benefits and risks of applying this technology on live projects. The project spanned system level design and software development. This was achieved by using a unified model based process incorporating SysML at the system level and using Simulink and Stateflow auto-coded into C at the software level. An ISO 26262 compliant development process based on those already used by the commercial partners was used as a baseline, and a modified process using formal methods was developed. Tools that are commercially available were used wherever possible, and technology demonstrators were generated within the programme for enhancement and eventual commercial sale subsequently. A number of trials were undertaken comparing these two processes during simulated development of Electric Vehicle based systems. The paper includes the results of one of the trials, showing that the formal methods-based approach found errors that were missed by a standard model-verification process at software unit level and showing how it can do so with reduced effort.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».