Análise e implementação de fluxo de automação de testes dos sistemas embarcados de pequenos satélites artificiais

Abstract

Satélites artificiais são projetos que demandam níveis elevados de confiabilidade de seus módulos. Apesar de alguns projetos permitirem atualizações posteriores de firmware e programas, são raros os casos onde é possível revisar e corrigir hard- ware. Por esse motivo a etapa de testes e AIV (Assembly, Integration, and Verification) é crucial para a garantia de que o projeto não corra mais riscos do que os que são inerentes à área. Esses fatores são amplificados quando tratamos de CubeSats, que possuem escopo e orçamentos menores quando comparados a grandes projetos go- vernamentais e/ou comerciais. Este trabalho propõe a implementação de um sistema de workflows hospedados na plataforma de controle de versionamento GitHub que, aliados à funcionalidade GitHub Actions, permitirá a execução automatizada de tes- tes no contexto dos planos de Assembly, Integration, and Verification(AIV) da missão FloripaSat-2 e, posteriormente, análise e interpretação dos dados coletados de modo a obter resultados qualitativos e quantitativos da execução

Artificial Satellites are projects that demand highly reliable modules. Despite some missions allowing post-deployment updates to firmware and software, cases where it is possible to perform hardware maintenance are rare. Because of this fact, the Assembly, Integration and Verification (AIV) process is crucial to guarantee that the project doesn’t face more risks than those which are inerent of a space mission. These factores are intensified when dealing with CubeSats, that statistically have lower budgets and scope when compared to large scale governmental and/or commercial space missions. This article proposes the implementation of a test automation workflow system hosted at GitHub that will make use of the GitHub Actions tool to allow automated execution of tests during the AIV step of the FloripaSat-2 mission, and lastly, will allow collection and analysis of data in order to draw relevant conclusions regarding the execution.