Bridging Research and Practice in Simulation-based Testing of Industrial Robot Navigation Systems
作者: Sajad Khatiri, Francisco Eli Vina Barrientos, Maximilian Wulf, Paolo Tonella, Sebastiano Panichella
分类: cs.RO, cs.SE
发布日期: 2025-10-10
备注: 12 pages, accepted for publication at IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE) 2025 - Industry Showcase Track
💡 一句话要点
Surrealist框架：基于仿真的工业机器人导航系统测试与验证
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人导航 仿真测试 测试生成 工业机器人 四足机器人
📋 核心要点
- 传统机器人导航测试难以覆盖所有运行需求，尤其是在动态环境中。
- Surrealist框架通过自动生成具有挑战性的仿真场景，有效暴露导航算法的潜在缺陷。
- 工业评估表明，该框架能提升开发效率，提供客观基准，并加强验证流程。
📝 摘要（中文）
本文介绍Surrealist在工业机器人导航系统测试中的应用，该框架最初用于无人机，现应用于ANYmal四足机器人进行工业巡检。该方法利用基于搜索的算法自动生成具有挑战性的避障场景，从而发现人工测试难以发现的缺陷。在试点阶段，生成的测试集揭示了一个实验算法的关键弱点（成功率40.3%），并有效证明了另一个算法的优越鲁棒性（成功率71.2%）。该框架随后被集成到ANYbotics的工作流程中，进行了为期六个月的工业评估，用于测试五个专有算法。正式调查证实了其价值，表明它增强了开发过程，发现了关键故障，提供了客观基准，并加强了整体验证流程。
🔬 方法详解
问题定义：工业机器人在动态环境中的鲁棒导航是一个关键挑战。传统测试方法，例如人工设计测试用例，难以覆盖所有可能的场景和边缘情况，导致潜在的缺陷可能在实际部署中才被发现，从而造成安全隐患和经济损失。现有方法缺乏自动化和系统化的测试生成机制，难以保证导航系统的可靠性。
核心思路：本文的核心思路是利用基于仿真的测试生成方法，自动创建具有挑战性的测试场景，以暴露导航算法的弱点。通过搜索算法，在仿真环境中生成各种障碍物布局和机器人初始状态，从而模拟真实世界中可能遇到的复杂情况。这种方法能够更全面地评估导航算法的性能，并提高其鲁棒性。
技术框架：Surrealist框架包含以下主要模块：1) 场景生成器：基于搜索算法，自动生成包含各种障碍物的仿真环境。2) 导航算法接口：与待测导航算法进行交互，控制机器人在仿真环境中的运动。3) 评估模块：评估导航算法在每个测试场景中的表现，例如是否成功避开障碍物，是否到达目标点等。4) 测试结果分析：分析测试结果，识别导航算法的弱点和潜在缺陷。整个流程包括定义搜索空间、执行搜索算法生成测试用例、运行测试用例并评估结果、以及分析结果并改进导航算法。
关键创新：该论文的关键创新在于将Surrealist框架从无人机领域扩展到工业机器人领域，并成功应用于ANYmal四足机器人的导航系统测试。此外，该方法采用基于搜索的算法自动生成测试用例，避免了人工设计测试用例的主观性和局限性。通过工业评估，验证了该框架在实际应用中的有效性和价值。
关键设计：场景生成器使用遗传算法或类似的搜索算法来优化测试场景的难度。难度可以通过多种指标来衡量，例如障碍物的数量、障碍物的形状、机器人与障碍物之间的距离等。评估模块使用预定义的成功/失败标准来判断导航算法的表现。例如，如果机器人在规定时间内到达目标点且没有碰撞，则认为测试成功，否则认为测试失败。关键参数包括搜索算法的参数（例如种群大小、迭代次数）、难度指标的权重、以及成功/失败标准的阈值。
📊 实验亮点
实验结果表明，Surrealist框架能够有效发现导航算法的弱点。在试点阶段，该框架揭示了一个实验算法的成功率仅为40.3%，而另一个算法的成功率达到71.2%，证明了其鲁棒性更强。在为期六个月的工业评估中，该框架被用于测试五个专有算法，并得到了用户的积极反馈，表明其能够增强开发过程，发现关键故障，提供客观基准，并加强整体验证流程。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于工业机器人的导航系统开发和测试，尤其是在复杂和动态环境中运行的机器人。例如，可用于自动化仓库、物流中心、巡检机器人等场景。通过仿真测试，可以提前发现和修复导航算法的缺陷，提高机器人的安全性和可靠性，降低部署成本和风险。未来，该方法可以扩展到其他类型的机器人和应用场景，例如自动驾驶汽车、服务机器人等。
📄 摘要（原文）
Ensuring robust robotic navigation in dynamic environments is a key challenge, as traditional testing methods often struggle to cover the full spectrum of operational requirements. This paper presents the industrial adoption of Surrealist, a simulation-based test generation framework originally for UAVs, now applied to the ANYmal quadrupedal robot for industrial inspection. Our method uses a search-based algorithm to automatically generate challenging obstacle avoidance scenarios, uncovering failures often missed by manual testing. In a pilot phase, generated test suites revealed critical weaknesses in one experimental algorithm (40.3% success rate) and served as an effective benchmark to prove the superior robustness of another (71.2% success rate). The framework was then integrated into the ANYbotics workflow for a six-month industrial evaluation, where it was used to test five proprietary algorithms. A formal survey confirmed its value, showing it enhances the development process, uncovers critical failures, provides objective benchmarks, and strengthens the overall verification pipeline.