FWF - MoDReMAS - MBD und Rekonfiguration von mobilen, autonomen Systemen (MoDReMAS)

Damit ein Gerät autonom agieren kann benötigt es Wissen über seine Fähigkeiten, über die physische Umgebung, über mögliche Interaktionen zwischen dem Gerät und der Umgebung, und über die Aufgaben die vom Gerät ausgeführt werden sollen. Solche Geräte sollten in der Lage sein mit unerwarteten Interaktionen mit der Umgebung umzugehen, aber auch mit internen Fehlern und ihren Effekten. Interne Fehler können jederzeit auftreten, z.B. wegen Fehlern im Hardware Design, wegen Fehlern in der Software, oder wegen Abnützungserscheinungen die zu ausgefallenen Hardware-Komponenten führen. Das Ziel dieses Projektes ist es, eine Methodologie und eine unterstützende Technologie zur Verfügung zu stellen, die einem mobilen autonomen System ermöglichen einen Fehler autonom zu detektieren, z.B. eine unerwartete Bewegung des Roboters, und die grundlegende Ursache des Missverhaltens zu identifizieren, z.B. eine falsche Parameter Einstellung. Ausserdem sollte sich das Gerät selbst rekonfigurieren, entweder um den Fehler zu reparieren, z.B. durch eine Korrektur eines Parameters, oder um die Funktionalität zu degenerieren, jedoch unter Beibehaltung von ausreichenden Fähigkeiten um die vordefinierte Aufgaben zu erfüllen. Frühere Forschungs-Projekte haben wichtige Grundlagen in diesem Zusammenhang erarbeitet, es gibt jedoch noch viele offene Punkte. Einige davon werden von MoDReMAS in Angriff genommen. Unter anderem wird sich dieses Projekt mit abhängigen Fehlern beschäftigen, die oft in Hardware/Software-Systemen vorkommen. Eine weitere Herausforderung ist die Integration von Diagnose-Ergebnissen die von verschiedenen Quellen stammen und von unterschiedlicher Granularität sind. Die erwarteten Ergebnisse des Projektes werden Methoden und Modelle sein die es mobilen autonomen System (z.B. Robotern) ermöglichen, ihr Verhalten nach internen Fehlern oder unerwarteten Interaktionen mit der Umgebung anzupassen. Die Anwendung der Ergebnisse des Projektes wird dir Robustheit von Systemen erhöhen und dabei helfen, Systeme zu entwickeln die tatsächlich autonom operieren können, und dies sogar in unwirtlichen Umgebungen oder wo immer die Möglichkeiten der Interaktion mit dem menschlichen Bediener begrenzt sind.