Métricas

Prompt: Eu tenho um projeto sobre arquitetura de sistemas embarcados, é meu objetivo garantir safety e testabilidade. O meu projeto é um veículo autônomo composto pelos seguintes subsistemas: Comunicação Localização - IMU ou GNSS Percepção - Radar, Lidar ou Camera Telemetria - armazenamento e visualização

Para a primeira tarefa eu preciso definir pelo menos 5 métricas para atingir meus objetivos. Quais seriam suas sugestões?

Resposta do Deepseek:

Para garantir safety (segurança) e testabilidade em um sistema embarcado como um veículo autônomo, é essencial definir métricas que avaliem tanto a confiabilidade do sistema quanto a facilidade de teste e validação. Abaixo estão cinco sugestões de métricas que podem ser aplicadas ao seu projeto:

1. Taxa de Falhas por Hora de Operação (Failure Rate)

Descrição: Mede a frequência com que o sistema ou subsistema falha durante a operação.
Objetivo: Avaliar a confiabilidade do sistema e garantir que ele atenda aos requisitos de segurança.
Como medir: Registrar o número de falhas (ex.: perda de comunicação, erro de localização, falha de percepção) durante um período de operação contínua.
Meta: Manter a taxa de falhas abaixo de um limite aceitável (ex.: 1 falha a cada 1.000 horas de operação).

2. Latência Máxima do Sistema

Descrição: Mede o tempo máximo que o sistema leva para processar dados e tomar decisões.
Objetivo: Garantir que o sistema responda dentro de um tempo aceitável para evitar acidentes.
Como medir: Medir o tempo desde a captura dos dados (ex.: sensor de câmera ou radar) até a execução de uma ação (ex.: frenagem ou mudança de direção).
Meta: Definir um limite de latência com base na velocidade do veículo e na distância de segurança (ex.: < 100 ms).

3. Cobertura de Testes (Test Coverage)

Descrição: Mede a porcentagem do código ou funcionalidades do sistema que são testadas.
Objetivo: Garantir que todos os componentes críticos sejam testados, aumentando a confiabilidade e a testabilidade.
Como medir: Utilizar ferramentas de análise de cobertura de código (ex.: gcov para C/C++) e verificar a cobertura de testes unitários, de integração e de sistema.
Meta: Alcançar pelo menos 90% de cobertura de testes para módulos críticos (ex.: localização, percepção).

4. Precisão de Localização (Localization Accuracy)

Descrição: Mede a precisão do sistema de localização (IMU ou GNSS) em relação à posição real do veículo.
Objetivo: Garantir que o veículo saiba sua posição com precisão suficiente para navegar com segurança.
Como medir: Comparar a posição estimada pelo sistema com uma referência de alta precisão (ex.: sistema de rastreamento por GPS diferencial).
Meta: Manter a precisão dentro de um limite aceitável (ex.: < 10 cm em ambientes urbanos).

5. Taxa de Detecção de Obstáculos (Obstacle Detection Rate)

Descrição: Mede a capacidade do sistema de percepção (radar, lidar, câmera) de detectar obstáculos corretamente.
Objetivo: Garantir que o sistema identifique obstáculos com precisão para evitar colisões.
Como medir: Realizar testes em cenários controlados com obstáculos conhecidos e comparar o número de detecções corretas com o total de obstáculos presentes.
Meta: Alcançar uma taxa de detecção superior a 95% em diferentes condições (ex.: dia/noite, chuva, neblina).

Considerações Adicionais:

Métricas de Segurança Funcional (Safety Metrics): Se o sistema precisar atender a normas como ISO 26262 (para veículos automotivos), considere métricas como Probabilidade de Falha por Hora (FIT Rate) e Nível de Integridade de Segurança (ASIL).
Métricas de Testabilidade: Inclua métricas como Tempo de Configuração de Testes e Facilidade de Simulação de Cenários para garantir que o sistema seja fácil de testar e validar.

Essas métricas ajudarão a garantir que seu sistema seja seguro, confiável e testável, atendendo aos requisitos críticos de um veículo autônomo.