事实证明，变质测试对于许多领域中的测试案例生成和故障检测有效。它是一种软件测试策略，它使用程序的输入输出对之间的某些关系，称为变质关系。这种方法与自主系统域相关，因为它在可能难以确定的给定测试输入结果的情况下有助于。因此，在本文中，我们提供了变质测试以及自主系统域中的实现概述。我们在使用GNC API的自动无人机中实施了障碍物检测和回避任务，并在凉亭中的模拟旁边实现了障碍物。特别是，我们描述了对有效变质关系发展至关重要的特性和最佳实践。我们还展示了两种用于单态和多个无人机的变质测试的变质关系。我们的关系揭示了鉴于变质测试，实施和回避算法的几个属性和一些弱点。结果表明，变质测试在自主系统领域具有巨大的潜力，应考虑在该领域的质量保证。
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协作AI系统（CAISS）旨在与共同空间中的人类合作，实现共同目标。这一关键环境产生可能危害人类的危险情况。因此，建立具有符合要求，具体域标准和法规的强保证的这些系统具有最大的重要性。到目前为止，迄今为止仅报告了一些规模的影响，因为许多工作仍有待管理可能的风险。我们在这方面确定了新出现的问题，然后我们向我们的愿景报告，以及我们的多学科研究团队组成的软件/系统和机电一体化工程师的进展，以开发才能开发风险驱动的保证程序。
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在康复任务期间，实施了现有混合中风康复方案的线性模型的比例迭代学习控制（P-ILC）。由于P-ILC的瞬时误差生长问题，包括学习派生的约束控制器，以确保每个试验中受控系统不会超过预定义的速度极限。为此，开发了机器人最终效应器相互作用与中风受试者（植物）的线性传递函数模型以及对刺激控制器的肌肉反应。 0-0.3 m范围的直线点点轨迹是工厂，进料和反馈刺激控制器的参考任务空间轨迹。在每个试验中，基于SAT的有界误差导数ILC算法是学习约束控制器。开发并模拟了三个控制配置。使用根均值平方误差（RMSE）和归一化的RMSE评估系统性能。在不同的ILC增益超过16次迭代时，当组合对照构型时，将获得0.0060 m的位移误差。
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