Automated Behaviour-Driven Acceptance Testing of Robotic Systems

📄 arXiv: 2507.05125v1 📥 PDF

作者: Minh Nguyen, Sebastian Wrede, Nico Hochgeschwender

分类: cs.RO

发布日期: 2025-07-01

备注: 7 pages, 5 figures, to be published in 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2025)

💡 一句话要点

提出基于行为驱动开发的机器人系统自动化验收测试方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人测试 行为驱动开发 自动化测试 知识图 领域特定语言

📋 核心要点

  1. 机器人应用的需求规范和验证面临需求、设计和实现不断演进带来的手动和易错挑战。
  2. 论文扩展行为驱动开发（BDD），使用领域特定建模和知识图表示，实现机器人系统验收标准的自动化定义和验证。
  3. 通过集成BDD框架、Isaac Sim和模型转换，对抓取放置应用进行了测试，验证了该架构的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种扩展行为驱动开发（BDD）的方法，用于定义和验证机器人系统的验收标准，旨在弥合需求制定和系统测试之间的差距。该方法利用领域特定建模，将可组合的BDD模型表示为知识图，以便进行鲁棒的查询和操作，从而促进可执行测试模型的生成。同时，设计了一种领域特定语言，以高效地指定机器人验收标准。通过集成BDD框架、Isaac Sim和模型转换的软件架构，探索了验收测试的自动化生成和执行，重点关注抓取放置应用的验收标准。通过对现有抓取放置实现的测试和评估，展示了该应用在不同Agent和环境下的行为和失败模式。该研究推进了机器人系统的严格和自动化评估，有助于提高其可靠性和可信度。

🔬 方法详解

问题定义：机器人应用的规范和验证需要弥合需求制定和系统测试之间的差距。现有的方法通常依赖于手动和容易出错的任务，并且随着需求、设计和实现的演变，复杂性会增加。因此，如何系统地定义和验证机器人系统的验收标准是一个关键问题。

核心思路：论文的核心思路是扩展行为驱动开发（BDD）方法，将其应用于机器人系统的验收测试。通过将验收标准形式化为可执行的测试模型，可以实现自动化测试，从而提高测试的效率和可靠性。使用领域特定建模和知识图表示BDD模型，增强了模型的鲁棒性和可操作性。

技术框架：该方法的技术框架包括以下几个主要模块：1) 领域特定语言（DSL）：用于高效地指定机器人验收标准。2) BDD框架：用于定义和执行测试用例。3) Isaac Sim：一个机器人仿真平台，用于模拟机器人环境和行为。4) 模型转换：用于将BDD模型转换为可执行的测试模型。整个流程包括：使用DSL定义验收标准，将验收标准转换为知识图表示的BDD模型，然后通过模型转换生成可执行的测试模型，最后在Isaac Sim中执行测试并评估结果。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将行为驱动开发（BDD）方法与领域特定建模和知识图表示相结合，实现了机器人系统验收测试的自动化。与传统的测试方法相比，该方法更加系统化、自动化和可扩展。此外，领域特定语言的使用也提高了验收标准定义的效率。

关键设计：论文中涉及的关键设计包括：1) 领域特定语言的设计，需要考虑机器人领域的特殊需求，例如运动规划、感知和控制等。2) 知识图的构建，需要选择合适的知识表示方法和推理算法，以支持鲁棒的查询和操作。3) 模型转换的设计，需要确保BDD模型能够正确地转换为可执行的测试模型，并在仿真环境中运行。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

通过对现有抓取放置实现的测试和评估，展示了该应用在不同Agent和环境下的行为和失败模式。实验结果表明，该方法能够有效地检测机器人系统的缺陷，并提供有关系统行为的详细信息。虽然论文中没有给出具体的性能数据和提升幅度，但实验验证了该架构在机器人系统验收测试中的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人应用场景，例如工业自动化、物流、医疗保健等。通过自动化验收测试，可以提高机器人系统的可靠性和可信度，降低开发和维护成本。此外，该方法还可以促进机器人系统的标准化和模块化，为机器人技术的广泛应用奠定基础。

📄 摘要（原文）

The specification and validation of robotics applications require bridging the gap between formulating requirements and systematic testing. This often involves manual and error-prone tasks that become more complex as requirements, design, and implementation evolve. To address this challenge systematically, we propose extending behaviour-driven development (BDD) to define and verify acceptance criteria for robotic systems. In this context, we use domain-specific modelling and represent composable BDD models as knowledge graphs for robust querying and manipulation, facilitating the generation of executable testing models. A domain-specific language helps to efficiently specify robotic acceptance criteria. We explore the potential for automated generation and execution of acceptance tests through a software architecture that integrates a BDD framework, Isaac Sim, and model transformations, focusing on acceptance criteria for pick-and-place applications. We tested this architecture with an existing pick-and-place implementation and evaluated the execution results, which shows how this application behaves and fails differently when tested against variations of the agent and environment. This research advances the rigorous and automated evaluation of robotic systems, contributing to their reliability and trustworthiness.