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An approach to apply automated acceptance testing for industrial robotic systems

Goncalves Dos Santos Marcela, Petrillo Fabio, Hallé Sylvain et Guéhéneuc Yann-Gaël. (2022). An approach to apply automated acceptance testing for industrial robotic systems. Dans Cristina Caballos (dir.), 2022 Sixth IEEE International Conference on Robotic Computing (IRC), Italy. (p. 336-337). Los Alamitos : IEEE Computer Society.

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URL officielle: https://dx.doi.org/doi:10.1109/IRC55401.2022.00066

Résumé

Industrial robotic systems (IRS) are systems composed of industrial robots that automate industrial processes. They execute repetitive tasks with high accuracy, replacing or supporting dangerous jobs. Consequently, a low failure rate is crucial in IRS. However, to the best of our knowledge, there is a lack of automated software testing for industrial robots. In this paper, we describe a test strategy implementation to apply BDD to automate acceptance testing for IRS.

Type de document:Chapitre de livre
Date:2022
Lieu de publication:Los Alamitos
Identifiant unique:10.1109/IRC55401.2022.00066
Sujets:Sciences naturelles et génie > Sciences mathématiques > Informatique
Département, module, service et unité de recherche:Départements et modules > Département d'informatique et de mathématique
Éditeurs:Caballos, Cristina
Mots-clés:robotics, industrial robots, software testing, automated testing, acceptance testing, proceedings
Déposé le:22 févr. 2023 19:15
Dernière modification:22 févr. 2023 19:15
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