This thesis focuses on the analysis of non-functional requirements (NFRs) and conflict management in robotic systems. The first contribution is the design of SCARS, a new framework that extends the ROS2 DSL by analyzing the impacts of NFRs, optimizing related parameters, and validating them through Gazebo simulations using iRobot® Create®3. A simulation-based methodology is then proposed to identify NFR conflicts in advance, evaluating contextual impacts on the requirements. This approach is further extended to multi-robot systems, revealing NFR-environment correlations that highlight post-implementation risks, thus helping designers mitigate threats in uncontrolled environments. Finally, behavior tree generation is specialized for the RoboCup@Home 2024 scenario, introducing NFR profiling assisted by large language models. Collectively, these contributions enhance NFR management in robotic systems, improving their reliability, safety, and operability in dynamic environments.

Questa tesi ha come oggetto l’analisi dei requisiti non funzionali (NFR) e la gestione dei conflitti nei sistemi robotici. Il primo contributo è la progettazione di SCARS, un nuovo framework che estende il DSL ROS2, analizzando gli impatti dei NFR, ottimizzandone i relativi parametri e validando gli stessi tramite simulazioni Gazebo con iRobot® Create®3. Viene poi proposta una metodologia basata sulla simulazione per identificare preventivamente i conflitti NFR, valutando gli impatti contestuali sui requisiti. Questo approccio viene poi esteso ai sistemi multi-robot, rivelando correlazioni NFR-ambiente che evidenziano i rischi postimplementazione, aiutando i progettisti a mitigare le minacce in contesti non controllati. Infine, la generazione degli alberi comportamentali viene specializzata al caso di RoboCup@Home 2024, introducendo la profilazione NFR assistita da large Language Models. Insieme, questi contributi migliorano la gestione degli NFR in sistemi robotici, migliorando l'affidabilità, la sicurezza e la operatività di tali sistemi in ambienti dinamici.

Enhancing Non-functional Requirements Elicitation and Analysis of Robotic Systems / Bag, Raunak. - (2025 Jul 01).

Enhancing Non-functional Requirements Elicitation and Analysis of Robotic Systems

BAG, RAUNAK
2025-07-01

Abstract

This thesis focuses on the analysis of non-functional requirements (NFRs) and conflict management in robotic systems. The first contribution is the design of SCARS, a new framework that extends the ROS2 DSL by analyzing the impacts of NFRs, optimizing related parameters, and validating them through Gazebo simulations using iRobot® Create®3. A simulation-based methodology is then proposed to identify NFR conflicts in advance, evaluating contextual impacts on the requirements. This approach is further extended to multi-robot systems, revealing NFR-environment correlations that highlight post-implementation risks, thus helping designers mitigate threats in uncontrolled environments. Finally, behavior tree generation is specialized for the RoboCup@Home 2024 scenario, introducing NFR profiling assisted by large language models. Collectively, these contributions enhance NFR management in robotic systems, improving their reliability, safety, and operability in dynamic environments.
1-lug-2025
INFORMATICA
Questa tesi ha come oggetto l’analisi dei requisiti non funzionali (NFR) e la gestione dei conflitti nei sistemi robotici. Il primo contributo è la progettazione di SCARS, un nuovo framework che estende il DSL ROS2, analizzando gli impatti dei NFR, ottimizzandone i relativi parametri e validando gli stessi tramite simulazioni Gazebo con iRobot® Create®3. Viene poi proposta una metodologia basata sulla simulazione per identificare preventivamente i conflitti NFR, valutando gli impatti contestuali sui requisiti. Questo approccio viene poi esteso ai sistemi multi-robot, rivelando correlazioni NFR-ambiente che evidenziano i rischi postimplementazione, aiutando i progettisti a mitigare le minacce in contesti non controllati. Infine, la generazione degli alberi comportamentali viene specializzata al caso di RoboCup@Home 2024, introducendo la profilazione NFR assistita da large Language Models. Insieme, questi contributi migliorano la gestione degli NFR in sistemi robotici, migliorando l'affidabilità, la sicurezza e la operatività di tali sistemi in ambienti dinamici.
Requirements Engg.; Robotic Systems; NFR; ROS 2
CORTESI, Agostino
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Descrizione: Enhancing Non-functional Requirements Elicitation and Analysis of Robotic Systems
Tipologia: Tesi di dottorato
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