Project Details
Description
Die Beherrschung von Komplexität ist eine der größten Herausforderungen für zukünftige verlässliche ITSysteme. Traditionelle Fehlertoleranz mit ihren expliziten Fehlermodellen scheint hier ihre Grenzen zu erreichen. Lebende Organismen haben dagegen sehr effektive und effiziente Mechanismen wie das vegetative Nervensystem oder das Immunsystem entwickelt, mit denen sie auch auf unvorhergesehene Situationen adaptiv und selbst-organisierend reagieren können. Diese Systeme arbeiten unbewusst, emergent und machen den Körper selbst-schützend, selbst-heilend, selbst-optimierend und selbst-konfigurierend. Inspiriert durch diese organischen Prinzipien wird die Kontrollarchitektur ORCA (Organic Robot Control Architecture) entwickelt. Zielplattformen sind komplexere eingebettete Echtzeitsysteme, insbesondere autonome mobile Roboter. Statt expliziter Fehlermodelle wird der ‚Gesundheitszustand’ des Systems kontinuierlich durch sog. OCUs (Organic Control Units), überwacht, die eng mit BCUs (Basic Control Units) verbunden sind, welche das normale Verhalten implementieren. Mit Techniken wie den regelbasierten und lernfähigen Fuzzy Systemen oder adaptiven Filtern sind die OCUs online lernfähig und emergent an neue unvorhergesehene (Fehler-)Situationen adaptierbar. Zur Evaluation werden Simulationen und Experimente mit realen Systemen wie dem Laufroboter OSCAR durchgeführt. Abschließend wird ein Demonstrationsszenario zur Umweltüberwachung aufgebaut.
Status | finished |
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Effective start/end date | 01.01.07 → 31.12.14 |
UN Sustainable Development Goals
In 2015, UN member states agreed to 17 global Sustainable Development Goals (SDGs) to end poverty, protect the planet and ensure prosperity for all. This project contributes towards the following SDG(s):
Research Areas and Centers
- Research Area: Intelligent Systems
DFG Research Classification Scheme
- 4.43-07 Computer Architecture, Embedded and Massively Parallel Systems