Automatisierte Contextadaption von Iterativen Softwaresystemen in Dynamischen Beschränkten Systemen

Kontext

Im Bereich des autonomen Fahrens durchlaufen eingebettete Softwarekomponenten und Algorithmen wie die Routenplanung iterative Ausführungen. Die resultierende Trajektorie wird bei jedem Zeitschritt aktualisiert. Die kontinuierliche Ausführung in kürzeren Intervallen trägt zur Verbesserung der Ergebnisqualität bei. Dieses Projekt zielt darauf ab, ein Schedulermodell zu konstruieren, das die erwartete Genauigkeit dynamisch anhand einer festgelegten Auslastung und des Kontexts anpasst. Ein Kontext, unter dem die Auslastung eingeschränkt ist, sollte zu einer Ausführung mit geringerer Genauigkeit führen, während gleichzeitig der Prozessor für andere Aufgaben freigegeben wird. In jedem Fall soll eine vorgegebene Mindestgenauigkeit beibehalten werden.

Ziele

Das Ziel dieser Arbeit besteht darin, ein Schedulermodell zu implementieren, um iterativ ausgeführte Aufgaben dynamisch anzupassen und in einigen Iterationen die Qualität des Ergebnisses zu verringern, um Prozessorzeit für andere Aufgaben freizugeben.

Voraussetzungen

• Solide mathematische Grundlagen für die Modellierung realer Szenarien und Algorithmen im Kontext der Forschung.
• Tiefgehendes Verständnis der Architektur von Embedded Multi-Processor System-on-Chips (MPSoCs).
• Versierte Kenntnisse in Betriebssystemen und insbesondere in C/C++.