@phdthesis{Ste2019,Author = {Stefan Puch},Title = {Statistisches Model Checking mittels geführter Simulation im Kontext modellbasierter Entwicklung sicherheitskritischer Fahrerassistenzsysteme},Year = {2019},Url = {http://oops.uni-oldenburg.de/4213/1/pucsta19.pdf},School = {Universität Oldenburg},type = {phdthesis},Abstract = {Die vorliegende Arbeit führt eine Methodik ein, welche mit Statistischem Model Checking im Rahmen von geführter Simulation seltene Ereignisse erfassen kann. Ein Kosimulationsframework auf Basis der High Level Architecture ermöglicht eine aus Fahrermodell, Fahrsimulationssoftware und Fahrerassistenzsystem bestehende Kosimulation, die von dem auf Adaptive Importance Sampling basierenden Threshold Uncertainty Tree Search (TUTS) Algorithmus mit Hilfe einer Kritikalitätsfunktion zu seltenen Ereignissen geführt wird. Anhand eines Fahrer-Fahrzeug-Assistenzsystem-Szenarios können seltene Ereignisse mit einer Wahrscheinlichkeit deutlich kleiner als 10^-9 erfasst werden. Nach einer mathematischen Rückrechnung der geführten Simulationsergebnisse, erfolgt eine quantitative Abschätzung mittels 99%igem Konfidenzniveaus mit welcher Sicherheit das vorliegende Ergebnis zutreffend ist. Eine Übertragbarkeit der Methodik auf weitere Domänen erfolgt anhand eines Benchmarks, bei dem die Wahrscheinlichkeit zu schätzen ist, mit der ein zufällig springender Ball ein winziges Loch trifft.}}@COMMENT{Bibtex file generated on }