dc.contributor.advisor | Lekkas, Anastasios M. | |
dc.contributor.advisor | Mengshoel, Ole Jacob | |
dc.contributor.advisor | Eriksen, Bjørn-Olav H. | |
dc.contributor.advisor | Smogeli, Øyvind | |
dc.contributor.author | Hjelmeland, Hanna Waage | |
dc.date.accessioned | 2022-08-24T17:19:52Z | |
dc.date.available | 2022-08-24T17:19:52Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier | no.ntnu:inspera:102231297:22110914 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11250/3013359 | |
dc.description.abstract | Maritime Autonome Overflate-Skip (MAOS) har potensiale til å bidra til en mer fleksibel
urban mobilitetsløsning med reduserte utslipp av drivhusgasser. For å muliggjøre maritim
autonomi må systemene gjennomgå grundig sikkerhetsvalidering. Fordi autonome systemer
består av flere lag med komplekse systemer som utfører vurdering og beslutningstaking, er
ikke tradisjonelle metoder for sikkerhetsvalidering tilstrekkelig for å teste systemene. For å
adressere dette problemet har nylig forskning etterlyst nye metoder for å utføre intelligent
simuleringsbasert sikkerhetsvalidering av MAOS.
Det er foreslått flere metoder for å automatisk identifisere scenarier som er utfordrende for MAOS
å navigere i, for å redusere antall nødvendige testscenarier og utføre tilstrekkelig fullstendig
testing. Forfatteren har imidlertid ikke funnet noen metoder for bruk i maritim autonomi,
som tar for seg måten simuleringen av scenariet utvikler seg. Slike metoder har blitt brukt på
autonome kjøretøy og flysystemer ved bruk av metoder som f.eks Adaptive Stress Testing AST.
AST er en simuleringsbasert metode som bruker forsterkende læring til å utføre søk etter feil i
simuleringer av systemet som testes. Feil blir funnet ved å injisere en sekvens av forstyrrelser og
gradvis lære den mest effektive og sannsynlige måten å forstyrre systemet til å svikte. Dette
arbeidet foreslår bruk av AST som et trinn i sikkerhetsvalideringsprosessen til MAOS. For å
demonstrere metoden brukes AST i tester av to forskjellige kollisjonsunngåelses-strategier i
simuleringer av den autonome passassjerfergen milliAmpere.
AST utgjør en svært fleksibel metode, da den kan justeres og tilpasses domenet og det spesifikke
formålet. Oppgaven foreslår flere slike tilpasninger for å forbedre metoderelevansen for det
maritime domenet. Resultatene viser potensialet til AST i sikkerhetsvalideringsprosessen til
MAOS, ved at mange interessante feil blir identifisert, hvilke avdekker potensielle aspekter ved
de forskjellige kollisjonsunngåelse-systemene hvor det er forbedringspotensiale. Videre forskning
bør utføres for å forbedre metoden og for å kombinere AST med scenario-genereringsmetoder. | |
dc.description.abstract | Maritime Autonomous Surface Ships (MASS) have the potential to contribute to a more flexible
urban mobility system with reduced emissions of greenhouse gasses. To enable marine autonomy,
the systems have to be thoroughly assessed with regard to safety. Because autonomous systems
are comprised of several layers of complex systems which perform reasoning and decision making,
traditional safety validation methods become insufficient to test the system. To address this
problem, recent research has called for new methods to perform intelligent simulation based
safety validation of MASS.
Several methods have been proposed to automatically identify scenarios which are challenging
for MASS to navigate, to reduce the number of necessary test scenarios and perform sufficiently
exhaustive testing. However, the author has not found any methods for use in marine autonomy,
which address the way the simulation of the scenario evolves. However, such methods have been
applied to autonomous vehicles and aircraft systems by applying methods such as Adaptive
Stress Testing (AST). AST is a simulation based method which uses reinforcement learning
to perform searches for failures in simulations of the system under test. Failures are found
by injecting a sequence of disturbances and gradually learning the most efficient and likely
ways to disturb the system into failure. This work proposes the use of AST as a step in the
safety validation process of MASS. To demonstrate the method, AST is applied to two different
Collision Avoidance (COLAV) strategies in simulations of the autonomous passenger ferry
milliAmpere.
AST constitutes a highly flexible method, as it can be adjusted and adapted to the domain and
the specific purpose. Several such adaptations are proposed in the thesis, to relevance of the
method to the maritime domain. The results demonstrate the potential of AST in the safety
validation process of MASS, as many interesting failures are identified which uncover potential
aspects of the different COLAV systems which can be subject to improvement. Further research
should be performed to improve the method and to combine AST with scenario generation
methods. | |
dc.language | eng | |
dc.publisher | NTNU | |
dc.title | Validation of marine collision
avoidance systems
using Adaptive Stress Testing | |
dc.type | Master thesis | |