Eingebettete Systeme Qualit¤t und Produktivit¤t

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Eingebettete Systeme Qualität und Produktivität. Prof. Dr. Holger Schlingloff Institut für Informatik der Humboldt Universität und Fraunhofer Institut für Rechnerarchitektur und Softwaretechnik. War wir bislang hatten. Einführungsbeispiel (Mars Polar Lander) Automotive Software Engineering - PowerPoint PPT Presentation

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  • Eingebettete SystemeQualitt und ProduktivittProf. Dr. Holger SchlingloffInstitut fr Informatik der Humboldt UniversittundFraunhofer Institut fr Rechnerarchitektur und Softwaretechnik

    Folie *H. Schlingloff, Eingebettete Systeme

    War wir bislang hattenEinfhrungsbeispiel (Mars Polar Lander)Automotive Software EngineeringDomnen-EngineeringModellbasierte EntwicklungAnforderungsdefinition und -artefakteLastenheft TSGZiele und SzenarienStrategienModellierungphysikalische ModellierungAnwendungs- und VerhaltensmodellierungBerechnungsmodelle, zeitabhngige & hybride AutomatenDatenflussmodelle

    Folie *H. Schlingloff, Eingebettete Systeme

    Beispiel FllstandsregelungRandbedingungen 0 f(t) h 0 < f(t) < h f. (t)= k1*z(t) k2*a(t)Steuerfunktionalitt f(t) min z(t) = 1 f(t) max z(t) = 0fminfmax /z=0fmin /z=1StreckeRegelung

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    Katze-und-Maus-Problemfngt die Katze die Maus oder nicht?(trifft die Abwehrrakete das Projektil oder nicht?)

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    ModellierungDifferentialgleichungssystem fr diese VariablenZiel (xz,yz)KatzeGeschwindigkeit vk Position (xk(t),yk(t))Konstante: vk, vm, xz, yz, xm(0), ym(0), xk(0), yk(0)Geschwindigkeitsvektor Maus vm2 = xm2+ym2 xm = xz-xm(0) , ym = yz-ym(0) dmz= sqrt(xm2+ ym2) xm/ vm= xm/ dmz , ym/vm = ym/ dmz Geschwindigkeitsvektor Katze vk2 = xk2+yk2 xk = xm-xk , yk = ym-yk dkm= sqrt(xk2+ yk2) xk/ vk= xk/ dkm , yk/ vk = yk/ dkmMausGeschw. vm Pos. (xm(t),ym(t))

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    hybrider AutomatKonstante: vk, vm, xz, yz, xm(0), ym(0), xk(0), yk(0)Variable: xm, ym, xk, yk, xk, yk

    xm = xz-xm(0) , ym = yz-ym(0) dmz= sqrt(xm2+ ym2) xm = xm * vm / dmz ym = ym * vm / dmz xk = xm-xk yk = ym-yk dkm= sqrt(xk2+ yk2) xk= xk * vk/ dkm yk= yk * vk/ dkmstartjagdnahrungrettung*(xm,ym)=(xk,yk)(xm,ym)=(xz,yz)*: xm=xm(0), ym=ym(0), xk=xk(0), yk=yk(0), xm = , ym= xk= yk=

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    Analysemglichkeiten fr HAHybride Automaten sind Turing-mchtigFr eingeschrnkte Klassen (B limitiert) sind gewisse Probleme (z.B. Erreichbarkeit fr Rechteckautomaten) noch analysierbarIm Allgemeinen ist die Analyse sehr komplexHeuristiken konzentrieren sich auf die internen Datenreprsentationen (Difference Bound Matrices, Regionengraphen etc.)

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    TooluntersttzungHyTech: (eingeschrnktes) Model Checking fr hybride AutomatenPHAVer: Polyhedral Hybrid Automaton VerifyerInteraktive Verifikation mit General-Purpose-Theorembeweiser (z.B. Isabelle)Synthese von SteuerungssoftwaregRRT: neuere Arbeiten zur Testgenerierung

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    DatenflussmodellierungBeispiel ist stark datenorientiertKontrollfluss nur zum AbbruchModellierung durch Datenflussdiagrammjede Leitung entspricht einer VariablenKonstante als spezielle Variable

    Integratoren

    Rckkoppelungen

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    Simulationsergebnis

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    AbstraktionHauptstrke von SimuLink besteht in der Mglichkeit, Blcke zusammenzufassenAbstraktion von Verhaltenbaumartige NavigationParametrisierungModulbibliothekenexterne ErweiterungenCodeanbindungModelltransformation und entwicklung!

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    CodegenerierungZiel: automatische bersetzung von Modellen in ausfhrbaren (C-) Codezwei kommerzielle Produkte verfgbarReal Time Workshop (The MathWorks)TargetLink (dSPACE GmbH)Codegenerator ist Compiler fr ModelleWiederverwendungschnelle Prototyp- und Produkterstellungerhhte Zuverlssigkeit gegen Programmierfehlerautomatische Optimierung des generierten CodesWie kann man sicherstellen, dass der generierte Code das Erwartete leistet?Quelle: dSPACE GmbHThanks for the slides: Daniela Weinberg

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    modellbasierter TestSimulation /Ausfhrung des Modells und generierten Codes in verschiedenene EntwicklungsphasenMiL (Model in the Loop)SiL (Software in the Loop)PiL (Processor in the Loop)HiL (Hardware in the Loop)

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    Szenarien fr Testautomatisierung