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在运行时在不同的系统配置之间切换。分别对所有这些不同但部分冗余的配置的分析是一个乏味，耗时且容易出错的任务，尤其是因为这忽略了配置之间的变化。在Päßler等人中。 [20]，我们展示了建模这样的SAS作为系统家族的优势，在该系统中，每个家庭成员都对应于可能的配置，该配置允许基于家庭的建模和分析作为对抗冗余的手段[25]。 为此，我们使用了软件产品线（SPL）领域的正式模型和工具[2]。 We also used the fact that SASs can be implemented using a two-layered approach, decomposing the system into a managed and a managing subsystem [ 15 , 27 ], with the managed subsystem implementing the domain concerns (e.g., navigating a robot to a specific position) and the managing subsystem implementing the adaptation logic (e.g., reconfiguring due to changing environmental conditions). 这种关注点的分离由Profeat [9]迎合了基于概率的家庭模型检查的工具。 Profeat提供了一种手段，可以在一次运行中同时分析与有效配置相对应的模型家族。 本文为自适应机器人系统提供了可配置的软件模型，即用于搜索并遵循位于海床上的管道的自动水下车辆（AUV）。 该模型已用于案例研究，在Päßler等人中提出。 [20，21]，并受到示例性的启发[22]。 与Päßler等人相反。在Päßler等人中。[20]，我们展示了建模这样的SAS作为系统家族的优势，在该系统中，每个家庭成员都对应于可能的配置，该配置允许基于家庭的建模和分析作为对抗冗余的手段[25]。为此，我们使用了软件产品线（SPL）领域的正式模型和工具[2]。We also used the fact that SASs can be implemented using a two-layered approach, decomposing the system into a managed and a managing subsystem [ 15 , 27 ], with the managed subsystem implementing the domain concerns (e.g., navigating a robot to a specific position) and the managing subsystem implementing the adaptation logic (e.g., reconfiguring due to changing environmental conditions).这种关注点的分离由Profeat [9]迎合了基于概率的家庭模型检查的工具。Profeat提供了一种手段，可以在一次运行中同时分析与有效配置相对应的模型家族。本文为自适应机器人系统提供了可配置的软件模型，即用于搜索并遵循位于海床上的管道的自动水下车辆（AUV）。该模型已用于案例研究，在Päßler等人中提出。[20，21]，并受到示例性的启发[22]。与Päßler等人相反。此外，本文说明了如何对这种模式进行细化的分析，以及如何修改和扩展模型。获得一些安全保证并为系统运营商提供估计任务持续时间或AUV能源消耗的手段。[20]，本文未详细介绍软件模型。相反，它通过软件模型显示了如何将基于家庭的系统建模和分析的现有框架用于SAS研究。此外，它显示了如何扩展软件模型以进一步，可能更复杂的SAS模型和分析。
自适应机器人系统的可配置软件模型
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