本文是一篇软件工程硕士论文，本文通过引入一般的概率编程思想，将不确定过程转换为确定过程，并将其融入到同步语言中，成功地建模了信息物理系统与外界交互的不确定性。
第一章绪论
1.1研究背景与意义
随着科学技术的迅猛进步，许多新兴概念应运而生，其中工业4.0尤为引人注目。工业4.0的核心理念是通过数字化和智能化手段优化生产过程，以实现高效、精准和个性化的产品供应。这一变革不仅推动了制造业的智能化转型，还为整个产业链的协同运作提供了新的可能性。信息物理系统被认为是工业4.0的核心，它是一种多维度复杂的系统，集成了信息计算过程和物理控制过程，是下一代智能系统的重要组成部分[1,2]。
信息物理系统通过网络对物理实体进行控制，并利用人机交互接口实现与物理过程的交互。信息物理是一个蓬勃发展的跨学科领域，它将信息科学与物理学相结合，旨在研究信息处理与物理过程之间的关联，并探索如何利用这些关联来设计、优化和控制新型系统。这一领域的兴起源于对日益增长的信息技术与物理系统之间相互作用的关注，以及对智能化、自适应性和能源效率的迫切需求。信息物理系统基于环境感知，在融合计算、通信和控制能力的基础上，通过计算进程和物理进程相互影响的反馈循环方式，形成可控、可信的系统[3]。信息物理系统的核心目标是实现“人-机-物”的有机融合，以便有效地检测和控制物理实体，从而扩展人类在时间和空间上的影响力。信息物理系统在[4]中定义如下：信息物理系统基于环境感知，深度融合了计算、通信和控制能力，通过计算进程和物理进程相互影响的反馈循环，实现安全、可靠地检测或者控制一个物理实体。
1.2国内外研究现状
1.2.1信息物理系统的形式化建模
针对信息物理系统的建模是指将真实的物理和计算系统转换为数学模型，进而对模型进行分析、评估及预测，以确保系统在设计和运行中满足特定的功能和性能要求。它的核心概念以及要达成的目标有：
•抽象：形式化建模通过抽象化系统中的具体细节，创建一个简化的模型，这个模型保留了系统的关键特性和行为，同时忽略了不必要的细节。
•精确性：形式化模型旨在准确地描述系统的各个方面，包括计算过程和物理过程之间的关系，确保系统在不同情况下的行为符合预期。
•验证：形式化建模允许对系统模型进行严格的验证，确保系统在各种条件下都能够正确地运行。这包括检查系统是否满足安全性、可靠性和性能等方面的要求。
•可维护性：通过形式化建模，系统的设计和实现过程可以变得更加透明和结构化，从而提高系统的可维护性。模型可以帮助识别和解决系统中的问题，并在系统修改和扩展时提供清晰的指导。
•一致性：形式化建模确保系统模型的一致性，即模型中的不同部分和层次之间的协调和匹配，避免了由于模型不一致导致的潜在问题。
Carter[8]认为由于信息物理系统具有众多异质组件、复杂的物理交互以及互不相连的通信网络，给建模带来极大挑战，需要深入了解系统架构，更需要了解系统在更广泛的预测服务或任务中的作用。对于安全攸关的信息物理系统，使用能对模型严格定义并且无歧义性的形式化建模语言是重要保证。胡军[9]针对自动飞行控制系统应用美国明尼苏达大学开发的需求状态机语言RSML-e进行了形式化建模，这种面向需求语言通过层次化建模解决了系统安全规约关系复杂、数量众多的问题。
第二章理论基础
2.1同步语言
与其它建模语言相比，同步语言是专门为实时系统（Real-Time System）[42,43]而开发的，比如说嵌入式系统、自动控制系统和机器人控制系统等[44,45,46,47]。同步语言通过提供明确的时间和同步控制，帮助开发者设计可靠的系统，并确保它们在实时操作中能够稳定和高效地运行。同步语言的主要特点有：
•即时响应：同步语言设计用于使程序能够对外部事件立即做出反应。这意味着程序能够实时处理当前的输入并在下一个输入到来之前完成所需的计算。
•时间控制：在同步语言中，大多数语句不会消耗时间，而那些需要时间操作的语句由设计者显式控制。这种设计使得程序的时间行为更加可预测和可控。
•并行线程：同步语言支持并行线程的同步执行，即所有线程共享相同的时钟方案。这种处理方式简化了并行和分布式系统的设计，使得多个线程之间的协调变得更加简单。
目前主要流行的同步语言包括以下几种：Esterel[48,49]，一种命令式同步语言，支持事件驱动的编程模型，允许精确控制系统的时间行为；Lustre[50]，一种同步数据流语言，用于编程实时系统，特别是在自动控制和信号处理领域；以及图形化的同步语言，如状态图、Argos[51]或SyncCharts[52]。
与VHDL[53]或Verilog[54]等硬件描述语言相比，同步语言是专为形式化方法的应用而设计的。因此，这类语言具备清晰、简洁的形式化语义，且可读性更强。此外，同步语义模型非常适合用于验证技术的应用，尤其是在时序逻辑模型检验方面。因此，同步语言非常适合用于形式化验证。
2.2 Lustre
Lustre是一种同步数据流语言，主要用于构建和开发实时系统，这类系统通常需要与周围环境进行实时交互。Lustre最初由Paul Caspi提出，其主要应用领域包括自动化控制系统和信号处理系统，而这些系统的设计通常由两种类型的工具驱动：规约通常表示为一系列系统等式，而实现则是通过操作符网络[55]。Lustre为这些系统的开发提供了一种正式而严格的方法，强调系统行为的正确性和可预测性[50]。作为一种同步数据流语言，Lustre既保持着同步语言拥有的同步性，也有自己的数据流特性。同步性通常被解释为程序在下一个外部事件发生之前能够响应当前已发生事件。而数据流形式则表示模型由一系列操作符网络组成，这些操作符通过布尔函数或者转移函数将高抽象层次转换为数据流形式。
2.2.1 Lustre中的同步数据流模型
在Lustre中，同步模型的引入是为了提供抽象原语，假设程序对外部事件做出瞬时反应。程序的每个输出都被分配一个与输入事件流相关的精确时间点。
Lustre中引入了离散时间尺度。时间粒度（离散时间尺度中的时间步长）被认为是预先适应了系统所需对环境动态的时间约束，并在后续验证中进行确认。时间尺度上的每个时刻对应一个计算周期，即对应着Lustre中每一个输入流的输入。同步假设认为计算手段足够强大，以确保粒度级别得到遵守。换句话说，计算输出所需的时间应少于离散时间尺度上的粒度级别。因此，输出在“同一时间”内完成计算并产生结果。
第三章 不确定性时空建模语言SELus ............... 21
3.1 类型表示 ........................... 21
3.2 抽象语法 .............................. 24
3.3 语义 ................................. 27
第四章 SELus的量化分析 ......................... 34
4.1 Ptolemy Ⅱ 框架 ............................. 34
4.1.1 Ptolemy Ⅱ 组件 ......................... 34
4.1.2 Ptolemy Ⅱ 计算模型 ............................... 36
第五章 案例研究 ............................... 45
5.1 自动驾驶变道系统 .......................... 45
5.1.1 实验设计 ....................... 46
5.1.2 实验结果 ............................. 48
第五章案例研究
5.1自动驾驶变道系统
自动驾驶变道系统是自动驾驶技术中的一个重要组成部分，负责车辆在行驶过程中根据路况、安全因素以及交通法规自动进行车道变换操作。该系统通过整合多种传感器（如摄像头、雷达和激光雷达）采集周围环境信息，结合车载计算平台进行实时分析与决策，确保车辆在变道时的安全性和稳定性。
自动驾驶变道系统的核心功能包括：
•环境感知：通过传感器检测周围车辆、行人、障碍物以及道路标志和线条，形成360度的环境感知视图。
•决策与规划：根据传感器数据和高精度地图信息，系统判断变道时机，计算最佳变道路径，并确保与周围车辆保持安全距离。
•执行控制：在决策确定后，变道系统通过与车辆的控制系统（如转向、加速和刹车系统）配合，完成变道动作。
为了实现这些核心功能，需要克服许多挑战。首先是实时性要求，变道过程中，车辆必须在短时间内做出准确决策，系统需要对接收到的数据进行快速处理和分析。还要考虑变道过程中的安全性，变道涉及复杂的交互环境，存在很大的不确定性，系统需要处理动态的交通状况，确保在高速或密集车流中进行安全的变道操作。
第六章总结与展望
6.1工作总结
信息物理系统是一个复杂的系统，融合了计算、通信和控制等多个方面。时空属性对于信息物理系统至关重要。如何更好地建模信息物理系统，特别是时空属性以及不确定性行为，是本文的关注重点。在当前的研究中，同步语言在信息物理系统的建模中得到了广泛应用，其同步特性非常适合描述系统中的时间特性。然而，在对系统的空间特性进行建模时，同步语言往往难以有效表达与之相关的特征与关系。这一局限限制了其在涉及空间维度的复杂信息物理系统中的应用。
此外，因为信息物理系统需要和外界物理环境进行交互，它必然有着一定的不确定性。如何在建模语言中描述不确定性行为，也是当下研究领域需要关注的要点。本文通过引入
