14、自主机器人基于模型的回归测试方法与评估

自主机器人基于模型的回归测试方法与评估

1. 模型转换与RTS模型

在相关研究中,会将一些元素转换为测试套件和测试用例。例如,使用测试房间(TestRooms)作为测试套件,房间内的元素作为测试用例。不过,随着抽象层次的改变,处理方式也可以不同,比如把整个房间当作一个测试用例。此外,还使用了一个简单模型来描述机器人能力和测试房间元素之间的映射关系,这个映射模型会转换为RTS模型中的覆盖元素。虽然RTS模型使用的概念简单紧凑,但足以解决当前案例研究中的回归测试问题。对于其他案例研究,RTS模型还可以通过添加其他概念进行扩展。

2. 使用场景

该方法可在模型驱动开发(MDD)的两个阶段使用:
- 测试工程师 :在模型开发和维护阶段,他们的常见任务包括识别系统中未测试的元素、进行影响分析以确定特定更改的效果,以及在应用更改后重新测试系统。此方法可通过计算覆盖关系突出显示系统中未测试的部分、通过组件依赖关系检测更改和影响,并选择要重新运行的测试,从而减少重新测试时间,同时保持测试套件的故障检测能力。测试工程师只需使用该方法,无需开发或扩展它。
- 领域特定语言开发者 :他们的任务包括识别与测试和可测试元素对应的领域特定语言(DSL)元素、确定如何从元素定义测试覆盖范围,以及实现到特定测试模型的转换。该方法提供了通用回归测试选择的主要概念定义,支持这些任务。在MDD环境中,DSL开发者需要定义到RTS模型的映射和转换,供测试工程师后续使用。

3. 工具实现

该方法在RtsMoT(Rts建模工具)中实现,它基于Eclipse建模框架。为了处理不同的输

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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