Echtzeitfähigkeit ist alles

Literatur:

Unser Konzept sieht vor, dass man in Fällen, in denen ein Algorithmus im Praxiseinsatz zu keiner Lösung kommt, untersucht, welche impliziten Informationen über das System vom Systemarchitekten genutzt werden, um eine Lösung zu finden. Dieses Wissen gilt es auf irgendeine Weise in das Modell zu packen. Selbst wenn diese Informationen nicht vollständig sind, bringen sie uns dennoch näher an die Zielvorstellung eines Systemgenerators. Auch wenn der echte Systemgenerator ein Zukunftstraum bleibt, würde schon eine halbautomatische Lösung die Situation verbessern. Denkbar wäre beispielsweise ein Tool, das den Systemarchitekten unterstützt und ihm dennoch die Freiheit zu eigenständigen Entscheidungen über zentrale Aspekte seines Systems lässt.

Bedenkt man die wachsende Komplexität der Automotive-Systeme, erscheint eine automatisierte Unterstützung für deren Design in der Zukunft unausweichlich. Der im AUTOSAR-Standard spezifizierte, modellgestützte Ansatz erscheint als eine gute Grundlage für eine solche automatisierte Unterstützung. Dabei muss die aktuelle Version des Metamodells erweitert werden, denn einige der benötigten Funktionen — besonders Timing-Anforderungen und deren Umsetzung — fehlen noch immer. Das Konzept der Timing-Chains ist ein erster Schritt, diese Informationen in das AUTOSAR-Modell einzubringen. Weitere Informationen, wie die erwähnte Berücksichtigung der Betriebszustände, sind zu einem späteren Zeitpunkt zum Modell hinzuzufügen. So werden dem Systemgenerator jene Informationen gegeben, über die der menschliche Systemdesigner kraft seiner Erfahrung verfügt.

Entscheidend ist es, für die Informationen, die das Modell ergänzen, den richtigen Detaillierungsgrad zu wählen. Ein zu präzises Modell könnte zu übermäßig komplexen und zeitaufwendigen Algorithmen führen, wodurch der automatisierte Support im Praxiseinsatz nicht sinnvoll verwendbar wäre. Setzt man den Abstraktionsgrad dagegen zu hoch an, entsteht möglicherweise ein zu pessimistisches Modell und die automatisierte Unterstützung wird ebenfalls ungeeignet für den Praxiseinsatz. Die erfolgreiche Entwicklung einer praxistauglichen automatisierten Unterstützung für das Systemdesign hängt daher in hohem Maße davon ab, dass die Entwicklung an realistische Szenarien angelehnt wird.  sj

[1] www.autosar.org
[2] Scharnhorst, T.; et. al.: AUTOSAR — Challenges and Achievements 2005. Electronic Systems for Vehicles 2005. VDI Congress. Baden-Baden. 2005.
[3] Scheickl, O.: Spezifikation und Implementierung von Metriken zur Analyse des Echtzeitverhaltens von verteilten automotiven Systemen. Master’s thesis. Munich. 2007.

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	Prof. Dr. Harald Heinecke absolvierte ein Physikstudium an der Technischen Universität Aachen und promovierte im Jahr 1987. Seit Januar 2005 ist er Geschäftsführer der BMW Car IT GmbH. Die Aufgabe dieses zur BMW Group gehörenden Unternehmens ist es, Trends im Bereich der Automotive-Software, der IT-Entwicklung und des Embedded-System-Designs auszumachen und umzusetzen. Innerhalb dieser Sparten lotet BMW Car IT innovative Lösungen aus, um diese für Automotive-Anwendungen innerhalb der BMW Group verfügbar zu machen. harald.heinecke@bmw-automobileit.de
	Dipl.-Inf. Paul Hoser ist seit fünf Jahren als Softwareentwickler bei der BMW Car IT GmbH angestellt. Im Rahmen seiner Tätigkeit beschäftigt er sich mit der modellgetriebenen Entwicklung von Middleware für den Automotive-Bereich. Er ist aktives Mitglied einer AUTOSAR-Arbeitsgruppe, die sich mit der Spezifikation von Multimedia-Schnittstellen beschäftigt. paul.hoser@bmw-automobileit.de
	Dipl.-Inf. Michael Rudorfer Jahrgang 1973, studierte an der TU München und machte 1999 seinen Abschluss als Diplom-Informatiker. Nach seinem Studium arbeitete er mehrere Jahre als Software-Entwickler in verschiedenen Firmen. Seit 2003 ist er bei BMW Car IT tätig und dort jetzt für das Themengebiet Software-Infrastruktur zuständig. Dabei ist AUTOSAR eines der zentralen Themen, insbesondere die Weiterentwicklung des bestehenden Standards. michael.rudorfer@bmw-automobileit.de
	M.Sc. Oliver Scheickl studierte Informatik an der TU München mit dem Abschluss Master of Science. Seit September 2007 ist er als Doktorand bei BMW Car IT im Forschungsbereich Timing und Scheduling von verteilten Systemen tätig. Der Fokus liegt hierbei insbesondere auf der Modellierung und Verifikation des Zeitverhaltens sowie der Optimierung von verteilten Echtzeitsystemen. oliver.scheickl@bmw-automobileit.de

1. Echtzeitfähigkeit ist alles
2. Literatur:
3. Tasks und Runnables
4. Bewältigung der Herausforderungen
5. Es bleiben Fragen offen
6. Timing-Chains
7. Der AUTOSAR-RTE-Generator