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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

Avionics Self-adaptive Software: Towards Formal Verification and Validation

verfasst von : Meenakshi D’Souza, Rajanikanth N. Kashi

Erschienen in: Distributed Computing and Internet Technology

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

One of the future trends in the aerospace industry for ground and air operations is to make aircrafts self-adaptive, enabling them to take decisions without relying on any control authority. We propose a Belief, Desire, Intention (BDI) based multi-agent system for modelling avionics Self-Adaptive Software (SAS). Our BDI models are formally specified using Z notation and include a library of learning algorithms to cater to adaptability. Apart from satisfying various self-* properties that define adaptability features, avionics SAS, being safety critical systems, also have to satisfy safety and provide deterministic response meeting real-time constraints. We propose a validation framework to check for self-* properties. We also present a formal verification framework based on abstractions and model checking for verifying safety properties. The framework is illustrated through an avionics case study involving an adaptive flight planning system.

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Literatur
1.
Helle, P., Strobel, C., Schamai, W.: Testing of autonomous systems - challenges and current state-of-the-art. In: Proceedings of 26th Annual INCOSE International Symposium (IS 2016), Winter Simulation Conference, pp. 150–158 (2016)
2.
Goodloe, A.: Challenges in the verification of flight-critical systems. In: CPS V&V I & F Workshop 2014-Talks. National Science Foundation (2014)
3.
Adam, C., Gaudou, B.: BDI agents in social simulations: a survey. Knowl. Eng. Rev. 31(3), 207–238 (2016)CrossRef
4.
5.
Salehie, M., Tahvildari, L.: Self-adaptive software: landscape and research challenges. ACM Trans. Auton. Adapt. Syst. 4(2), 14:1–14:42 (2009)CrossRef
6.
Roadmap for intelligent systems in aerospace. American Institute of Aeronautics and Astronautics (AIAA), pp. 1–111 (2016)
7.
RTCA DO-178B: Software Considerations in Airborne Systems and Equipment Certification (1992)
8.
RTCA DO-178C: Software Considerations in Airborne Systems and Equipment Certification (2011)
9.
RTCA DO-333: Formal Methods Supplement to DO-178C and DO-278A (2011)
10.
11.
Baier, C., Katoen, J.-P.: Principles of Model Checking. The MIT Press, Cambridge (2008)MATH
12.
Kashi, R.N., D’Souza, M.: VERMILLION: Verifiable MultIagent Framework for DependabLe and AdaptabLe AvIONics (2018, submitted)
13.
14.
Rao, A.S., George, A.P.: BDI agents: from theory to practice. Technical Note 56, Australian Artificial Intelligence Institute (1995)
15.
D’Inverno, M., Luck, M., George, M., Kinny, D., Wooldridge, M.: The dMARS architecture: a specification of the distributed multiagent reasoning system. Auton. Agents Multi-Agent Syst. 9(1–2), 5–53 (2004)CrossRef
16.
Wooldridge, M.: An Introduction to MultiAgent Systems, 2nd edn. Wiley, Hoboken (2009)
17.
Davies, J., Woodcock, J.: Using Z: Specification, Refinement and Proof. International Series in Computer Science. Prentice Hall, Upper Saddle River (1996)MATH
18.
19.
Sutton, R.S., Barto, A.G.: Temporal difference learning. In: Reinforcement Learning: An Introduction, chap. 6. MIT Press (2005)
20.
Kashi, R.N., D’Souza, M., Baghel, S.K., Kulkarni, N.: Formal verification of avionics self-adaptive software: a case study. In: Proceedings of ACM ISEC, pp. 163–169 (2016)
21.
Kashi, R.N., D’Souza, M., Baghel, S.K., Kulkarni, N.: Incorporating adaptivity using learning in avionics self adaptive software: a case study. In: Proceedings of IEEE ICACCI 2016, pp. 220–229 (2016)
22.
Kashi, R.N., D’Souza, M., Kishore, K.R.: Incorporating formal methods and measures obtained through analysis, simulation testing for dependable self-adaptive software in avionics systems. In: Proceedings of 10th ACM Compute (2017)
23.
24.
Webster, M., Cameron, N., Fisher, M., Jump, M.: Generating certification evidence for autonomous unmanned aircraft using model checking and simulation. J. Aerosp. Inf. Syst. 11(5), 258–279 (2014)
25.
Georgeff, M., Ingrand, F.: Monitoring and control of spacecraft systems using procedural reasoning (1989)
26.
Ljungberg, M., Lucas, A.: The OASIS air traffic management system (1992)
27.
Dennis, L.A., Farwer, B.: Gwendolen: a BDI language for verifiable agents. In: Löwe, B. (ed.) Logic and the Simulation of Interaction and Reasoning, AISB 2008 Workshop (2008)
28.
Raimondi, F.: Case study description: avionic scenario. Dagstuhl Reports, vol. 3, pp. 180–184 (2013)
29.
Metadaten
Titel
Avionics Self-adaptive Software: Towards Formal Verification and Validation
verfasst von
Meenakshi D’Souza
Rajanikanth N. Kashi
Copyright-Jahr
2019
Buch
Distributed Computing and Internet Technology

Print ISBN: 978-3-030-05365-9

Electronic ISBN: 978-3-030-05366-6

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-05366-6_1

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