Detection of Feature Interactions in Automotive Active Safety Features
Notice bibliographique
Résumé
With the introduction of software into cars, many \nfunctions are now realized with reduced cost, \nweight and energy. The development of these software \nsystems is done in a distributed manner independently \nby suppliers, following the traditional approach of \nthe automotive industry, while the car maker takes \ncare of the integration. However, the integration can \nlead to unexpected and unintended interactions among \nsoftware systems, a phenomena regarded as feature \ninteraction. This dissertation addresses the problem \nof the automatic detection of feature interactions \nfor automotive active safety features. \nActive safety features control the vehicle's motion \ncontrol systems independently from the driver's request, \nwith the intention of increasing passengers' safety \n(e.g., by applying hard braking in the case of an \nidentified imminent collision), but their unintended \ninteractions could instead endanger the passengers \n(e.g., simultaneous throttle increase and sharp narrow \nsteering, causing the vehicle to roll over). \nMy method decomposes the problem into three parts: \n(I) creation of a definition of feature interactions \nbased on the set of actuators and domain expert knowledge; \n(II) translation of automotive active safety features \ndesigned using a subset of Matlab's Stateflow into the \ninput language of the model checker SMV; \n(III) analysis using model checking at design time to \ndetect a representation of all feature interactions \nbased on partitioning the counterexamples into \nequivalence classes. \nThe key novel characteristic of my work is exploiting \ndomain-specific information about the feature interaction \nproblem and the structure of the model to produce a \nmethod that finds a representation of all different \nfeature interactions for automotive active safety \nfeatures at design time. \n \n \nMy method is validated by a case study with the set \nof non-proprietary automotive feature design models \nI created. The method generates a set of counterexamples \nthat represent the whole set of feature interactions in \nthe case study.By showing only a set of representative \nfeature interaction cases, the information is concise \nand useful for feature designers. Moreover, by generating \nthese results from feature models designed in Matlab's \nStateflow translated into SMV models, the feature \ndesigners can trace the counterexamples generated by SMV \nand understand the results in terms of the Stateflow \nmodel. I believe that my results and techniques will \nhave relevance to the solution of the feature \ninteraction problem in other cyber-physical systems, \nand have a direct impact in assessing the safety of \nautomotive systems.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».