Eingebettete Systeme finden sich inzwischen in verschiedensten Geräten des Alltags, von der Unterhaltungselektronik bis zu Automobilen. Deren Einsatzgebiete umfassen abgesehen von rechenaufwendigen Tätigkeiten zunehmend auch kognitive Aufgabenstellungen, wie sie z. B. in intelligenten Fahrzeugen auftreten. Dabei müssen komplexe Entscheidungen getroffen, das Umfeld verstanden und mit Beteiligten interagiert werden. Obwohl kognitive Systeme datenintensiv sind und meist aus vielen Teilfunktionen bestehen, müssen sie dennoch schritthaltend reagieren. Daher stellt der echtzeitfähige Austausch großer Datenmengen zwischen den einzelnen Funktionen eine große Herausforderung dar. In dieser Arbeit wird dafür eine abgestimmte Hard- und Softwarearchitektur vorgestellt. Basierend auf einer Untersuchung der Echtzeiteigenschaften von PC-Hardware wird eine leistungsfähige Rechnerplattform mit mehreren Prozessorkernen und -knoten erarbeitet, deren Bussysteme die anfallenden Datenströme effizient transportieren. Um darauf Tasks mit verschiedenen Zeitanforderungen auszuführen, wird ein flexibles Prozessmodell entworfen. Es basiert auf einer Auswahl von geeigneten Echtzeitbausteinen auf Betriebssystemebene, u. a. zur Ereignispriorisierung, Treibermodellierung und Speicherverwaltung. Eine Kernkomponente dieser Architektur bildet die entwickelte Realzeitdatenbasis für kognitive Automobile (KogMo-RTDB). Sie fungiert als zentrale Schnittstelle zum reibungslosen Datenaustausch zwischen allen Softwaremodulen eines Systems. Dafür wurden neue Methoden zur echtzeitfähigen Kommunikation und Zusammenarbeit von Echtzeit mit Nicht-Echtzeit-Modulen geschaffen. Ein neuer Algorithmus für ein blockierungsfreies Schreib-/Leseprotokoll sorgt stets für Datenkonsistenz. Sein Historienkonzept ermöglicht die zeitliche Entkopplung verschiedener Wahrnehmungs- und Haudlungsebenen eines kognitiven Systems. Darüber hinaus wird eine rückwirkungsfreie Methode zur Datenaufzeichnung präsentiert und ihr Einsatz in der Simulation erläutert. Um die Echtzeitfähigkeiten der konzipierten Architektur zu beweisen, wird ein Echtzeitnachweis durchgeführt. Die Effizienz ihrer Implementierung wird durch zahlreiche Messungen bestätigt, in die alle relevanten Hard- und Softwarekomponenten miteinbezogen werden. Die Praxistauglichkeit der entwickelten Architektur und ihrer Methoden wird durch den erfolgreichen Einsatz in mehreren kognitiven Automobilen belegt. Deren Übertragbarkeit wird durch die Verwendung außerhalb des beabsichtigen Einsatzgebiets der Fahrerassistenzsysteme demonstriert. Im Vergleich zu bisherigen Konzepten für intelligente Fahrzeuge zeichnet sich diese Architektur insbesondere durch ihr Echtzeitverhalten, ihre Effizienz und ihre Flexibilität aus.

    Today, embedded systems can be seen in a variety of everyday devices from consumer electronics to vehicles. In addition to handling compute-intensive tasks, there is an in-creasing use of embedded systems for cognition-oriented tasks as well e.g. those, arising in intelligent vehicles. Such tasks require making complex decisions, understanding the en-vironment and interacting with other parties. Apart from being data-intensive and being constituted by multiple sub-tasks, cognitive systems have stringent timing constraints. Therefore, the exchange of large data sets in real-time between multiple cognitive functions poses a considerable challenge. This work addresses the above real-time constraint by proposing a complementary hard-and software-architecture. Based on the timing characteristics of off-the-shelf computer hardware, an efficient multi-core, multi-node computation platform has been selected. Its bus systems are capable of transporting all data streams. In order to execute tasks with different timing requirements, a flexible process model has been created. It is based on an appropriate OS-level selection of real-time components for different tasks, such as event prioritization, driver modeling and memory management. A key component of this architecture is the proposed real-time database for cognitive auto-mobiles (KogMo-RTDB). It serves as the central interface for unobstructed data exchange between all software modules within the system. Towards this, new methods have been created for real-time communication and co-operation between both real-time and non-real-time modules. A new algorithm for a lock-free read/write protocol always ensures data consistency. A concept of history in this algorithm enables temporal decoupling of different perception and action levels within the cognitive system at hand. In addition, a new interference-free data-logging method has been used, which has been shown to be useful for simulating cognitive systems. A static analysis based proof has been used to demonstrate the realtime capabilities of the designed architecture. Further, the efficiency of the overall system has also been confirmed by several measurements which incorporated all the relevant hard- and software components. The practical utility of the developed architecture and methods has been proved by their successful deployment in several cognitive vehicles. Further, their portability has been demonstrated by their use in areas outside those for which they were originally developed, e.g. advanced driver assistance systems. In summary, compared to known hardware/software architectures for intelligent vehicles, the proposed architecture has demon-strable benefits in terms of real-time properties, efficiency and flexibility.


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    Title :

    Eine realzeitfähige Architektur zur Integration kognitiver Funktionen


    Additional title:

    A realtime compatible architecture to integrate cognitive functions


    Contributors:

    Publication date :

    2009


    Size :

    181 Seiten, Bilder, Tabellen, 234 Quellen



    Type of media :

    Theses


    Type of material :

    Print


    Language :

    German