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Modellbasierte und komponentenorientierte Softwaree ntwicklung von Eingebetteten Systemen 1. Juli 2014 Folie 1
HS Augsburg Fak. Informatik
CIM & RobotikProf. G. Stark
1. Vorstellung Labor für CIM & Robotik
2. Zielkriterien für die Softwareentwicklung
3. Programmierparadigmen und Entwicklungsprozess
4. Modellbasierte Entwicklung
5. Komponentenorientierte Entwicklung
6. Anwendungsbeispiele
7. Ausblick auf neue Verfahren und Technologien
Modellbasierte und komponentenorientierteSoftwareentwicklung für Eingebettete Systeme
Hochschule Augsburg, Labor für CIM & Robotik, Prof. Georg StarkEmail: [email protected]
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Vorstellung Labor CIM & Robotik
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Schwerpunkte F & E
� Praktische Robotik- Neue Programmierverfahren- Weiterentwicklung eigene Software MRobot- Sensorbasierte Steuerungsfunktionen- Kooperierende Systeme
� Angewandte Robotik- Mobile Roboter- Assistenzroboter für die Fertigung
� 3D-Bildverarbeitung- ATOS-Kamerasystem, Fa. GOM
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Programmierung mit 3D -Bilddaten
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Automatischer Test von Bedieneinrichtungen
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Vermessung mit 3D -Bilddaten
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Fräsen von Zahnkronen
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3D-Bildverarbeitung: Olympia-Kajak
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Messepräsentation mit Mathworks
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Forschungsprojekt ECHORD -KANMAN
� Greiferkamera mit eigener Software MRobotAndocken und Objekterkennung
� Kanban-FertigungsprozessUnterstützung durch mobile Robotersysteme
Greiferkamera
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Allgemeine Zielkriterien für Softwareentwicklung
� Gute Wartbarkeit der Software
- Fehlerbeseitigung
- Erweiterungen
� Optimaler Informationsfluss zwischen allen beteiligten Personengruppen
� Kosteneffizienz
� Hohe Funktionalität der Software
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Besonderheit bei Eingebetteten Systemen
� Enge Kopplung zum technischen Prozess
� Verteilte Systeme mit hoher Dynamik
� Hohe Zuverlässigkeit gefordert
� Wartungsfreundlichkeit und Portierbarkeit der Software
Was sind Eingebettete Systeme?
Rechnersysteme, fest integriertin einen technischen Kontext
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Wichtige Anwendungsgebiete
MechatronikRobotik
KonsumVerkehr Automation Medizin ...
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Anwendung - Mechatronische Systeme
Abstands-/Kraft-Regelung
Stromnetz
3D-Lageerfassung
Datenfluss
Antrieb Mechanik Effektor Werkstück
Energiefluss Materialfluss
Sensor - Lage - Kraft
Regelung/Steuerung
Bahnsteuerung
Anwendungsprogramm
Schnittstelle Bedienung Rechnernetz
Bediengerät
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Darstellung des Programmwissens in der Entwurfsebene
Produktidee Formales Modell
abstrakt
Architektur Teilstrukturen
Entwurf - Konkretisierung
Analyse - Formalisierung
formal
•
•
Binärcode
Komponente
•
• konkret
nichtformal
•
• Klasse/Funktion
Paradigmen
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Alternative Ansätze bei Programmier-Paradigmen
� Primäre Darstellung- prozedural- deklarativ
� Unterstützung der Wissensdomäne- Struktur des Wissens- Inhaltliche Darstellung des Wissens
� Abstraktionsebene (Semantische Lücke)
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Vergleich der Paradigmen
hochInhaltdeklarativModellbasiert
hochInhaltdeklarativDatenfluss-
orientiert
hochStrukturdeklarativKomponenten-
orientiert
mittelStrukturdeklarativObjektorientiert
niedrigProzess (parallel,
sequentiell)
prozeduralImperativ
Abstraktions-ebene (Semantik)
WissensdomänePrimäre Darstellung
Paradigma
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Modellbasierte Entwicklung
� Formale, abstrakte Darstellung der Wissensinhalte- keine Realisierungsdetails- weitgehende Plattformunabhängigkeit
� Unterschiedliche Modellbegriffe
- Reale Systeme / Prozesse- Datenstrukturen
� Domänenspezifische Sprache
- einfach und prägnant
- Benutzung ohne umfangreiche Programmierkenntnisse
� Simulation und Codegenerierung
Was ist die Besonderheit ?
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Domänensprachen Text/Grafik
% Transformation P2 nach KR
xk=u1-mk; xk=xk/norm(xk);
yk=cross(zk, xk);
KR=[xk yk zk mk; 0 0 0 1];
P2_KR=inv(KR) * P2;
phi=atan2(P2_KR(2,4),P2_KR(1,4));
Matlab-Skript Labview - Grafik
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Beispiel - Zustandsmodell Bewegung
Bahnsatz
Modellzustand: Bewegungszustand
Modellparameter: - Geschwindigkeitsprofile
Modellfunktionen: - Zustandsübergang, Raum-/Zeit-Interpolation Achssollwerte
Trajektorie
Roboter - Bahnsteuerung
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alpha = atan2(hy1,hx1);
beta = acos( (oa^2 - ua^2 + l^2)/(2 * l * oa) );
gamma= acos( (oa^2 + ua^2 - l^2)/(2 * oa * ua) );
Roboter - Kinematikmodell
DH0,1(θ1)
{K2}
{K1}
{K0}
θθθθ2
A1
y0
A4
A2
A3
θθθθ1
α1 a1
d1
x0
z0
dhp = [ 0 0.4 0 -pi/2;
0 0 0.2 0;-pi/2 0 0 -pi/2;
0 0.3 0 -pi/2;
0 0 0 pi/2;0 0.1 0 0 ];
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Modell Abstandsregelung
Regler
dqkorr
Pumgebung
Pist q
- Roboter ΣΣΣΣ qkorr +
SensorPist
-
SensorPsoll J-1
FlanschdPkorr SensordP
BasisTSensor
SensordPkorr
Pprog
Kinematikmodell
P: kartesische Werte, q: achsbezogene Werte
Abstandssensor
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Komponentenorientierte ProgrammierungLeitgedanken
� Softwarekomponenten sind ausführbare Softwareteile, die über standardisierte Schnittstellen benutzt werden.
� Mit Hilfe von Komponenten kann eine Framework-Plugin-Architektur realisiert werden.
� Softwarekomponenten können mit beliebigen Programmiersprachen implementiert werden.
� Softwarekomponenten können dynamisch erzeugt werden.
� Beispiele für standardisierte Schnittstellen:- COM von Microsoft- CORBA von der OMG (www.omg.org),- JavaBeans- TCP/IP, UDP (allg. Netzwerkprotokolle)
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Komponentenstrktur MRobot / SunSim
CAN-Bus
Weitere ...
COM
Anwendungs-programmierung
Bahnsteuerung (Matlab-Skript)
Echtzeitkern
(C++)
3D-Grafik
(C++)
Roboter
COM
UDP
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Anwendungsbeispiele
Synchrone Robotersteuerung und Simulation
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Sensorsteuerung
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Schreiben – ELECTRONICA 2012
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Objektlokalisierung mit Greiferkamera
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Nullraum -Steuerung KUKA youBot
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Simulationskomponente für KUKASunrise Workbench
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Simulation KUKA omniRob
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Neue Verfahren und Technologien
� Modellierung von realen Systemen, Prozessen- Matlab/Simulink, Realtime Workshop- Modelica- Labview- ASCET SD- SCADE
� Datenmodelle
- Eclipse, Modelling Framework (EMF)- Visual Studio, Modellierungs-SDK
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Beispiel - Prozessmodell
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Matlab/Simulink - Signalfluss
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Modelica – Modellierung phys. Systeme
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Datenmodell in EMF
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Zusammenfassung
� Die Programmierung von Eingebetteten Systemen erfordert Wissen über das - umgebende System,- die auszuführenden Prozesse.
� Die modellbasierte Programmierung unterstützt die - formale Darstellung ohne Realisierungsdetails,- weitgehende Plattformunabhängigkeit.
� Die dargestellten Modelle können sofort simuliert und zur Codegenerierung benutzt werden.
� Die Aufteilung der Software auf binäre Komponenten erleichtert Installation und Wartung.
� Das Ergebnis ist kosteneffiziente Software mit guter Wartbarkeit und hoher Qualität
Quintessenz ?
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Modellbasierte Prog: Robotik mit Matlab
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Vielen Dank für ihre
Aufmerksamkeit!