Pseudo-Random UAV Test Generation Using Low-Fidelity Path Simulator
作者: Anas Shrinah, Kerstin Eder
发布时间: 2025-04-02
来源: arxiv
研究方向: 无人机测试与仿真
主要内容
该研究提出了一种名为PRGenUAV-LFS的测试生成工具，用于无人机（UAV）的仿真测试。该工具利用低保真度模拟器（LFS）来估计UAV的飞行路径，从而优化仿真资源，减少计算成本。
主要贡献
1. 开发了一种基于低保真度模拟器的伪随机测试生成器，用于UAV测试。
2. 将PX4自动驾驶高保真度模拟器简化为低保真度模拟器，提高了仿真速度。
3. 提出的测试生成器在SBFT和ICST 2025无人机测试竞赛中获胜。
研究方法
1. 使用3D Vector Field Histogram (3DVFH*) 算法进行路径规划。
2. 利用Open3D库生成3D点云。
3. 根据预设范围随机选择障碍物配置。
4. 使用低保真度模拟器预测UAV的飞行路径。
5. 使用高保真度模拟器验证低保真度模拟器预测出的可能导致安全违规的测试用例。
实验结果
PRGenUAV-LFS在SBFT和ICST 2025无人机测试竞赛中取得了整体胜利，表明该方法在提高测试效率和降低计算成本方面是有效的。
未来工作
开发更精确的低保真度动态模型，以提高飞行路径估计的准确性。