Beschreibung
Im Rahmen des KIA4SM Projekts soll ein adaptives Betriebssystem als flexible Integrationsarchitektur für zukünftige Cyber-Physical Systems (z.B. in den Bereichen automotiver Steuergeräte oder der Industrieautomatisierung/Industrie 4.0) entwickelt werden. Angestrebt wird dabei eine dynamische Rekonfiguration der beteiligten Systeme zur Laufzeit. Die Umsetzung der Rekonfiguration erfolgt hierbei mithilfe dynamischer Migration von Software-Komponenten zwischen verschiedenen (Steuer)Geräten. Beispielsweise soll beim Ausfall eines (Steuer)Gerätes der Zustand der darauf laufenden Prozesse gesichert (Checkpointing), auf ein anderes (Steuer)Gerät transferiert und anschließend dort weitergeführt werden (Restoring).
Die Basis der hierfür grundsätzlich benötigten homogenen Laufzeitumgebung wird durch den Mikrokern L4 Fiasco.OC sowie das Operating System Framework Genode gestellt. Als Hardware-Grundlage kommen verschiedene ARM-basierte Einplatinenrechner (z.B. Pandaboard ES) zum Einsatz.
Die zugehörige Testumgebung basiert auf einem hybriden Simulationsansatz, welcher gleichermaßen reale und virtuelle Komponenten miteinander verschaltet. Relevante Sensor/Aktuator-Daten werden hierbei von einem (Fahr)Simulator an die einzelnen (Steuer)Geräte ausgeliefert. Die Berechnung der benötigten (Fahr)Funktionen erfolgt auf den realen (Steuer)Geräten. Als Test Case dient das Szenario „Autonomes Einparken“.
Themenvorschläge
Betriebssystem
- BA/IDP/MA: Portierung des Genode OS Frameworks auf die ARM-basierte NXP i.MX6 Plattform
- BA/IDP: Anpassung bestehender Betriebssystemkomponenten auf die Genode Version 16.08
- BA/IDP/MA: Entwicklung eines Checkpoint/Restore-Mechanismus basierend auf dem Redundant Memory Konzept
- BA/IDP/MA: Entwicklung eines Hardware-gestützten Checkpoint/Restore-Mechanismus (FPGA basiert)
- BA/IDP/MA: Entwicklung eines Hardware-gestützten Checkpoint/Restore-Mechanismus (Co-Prozessor basiert)
Hybrid-Simulator
- BA/IDP/MA: Entwicklung eines Basis-Setups für den Hybrid Simulator Ansatz basierend auf dem Szenario „Autonomes Einparken“
Migration
- BA/IDP/MA: Erweiterung einer intelligenten, Machine-Learning gestützten Toolchain zur Migrationsplanung in Genode
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