Eine realzeitfähige Architektur zur Integration kognitiver Funktionen Matthias Goebl Eingebettete Systeme finden sich inzwischen in verschiedensten verschiedensten Geräten des Alltags, von der Unterhaltungselektronik bis zu Automobilen. Deren Einsatzgebiete umfassen, abgesehen von rechenaufwendigen Tätigkeiten, zunehmend auch kognitive Aufgabenstellungen, wie sie z.B. in intelligenten Fahrzeugen auftreten. Dabei müssen komplexe Entscheidungen getroffen, getroffen, das Umfeld verstanden und mit Beteiligten interagiert werden. Obwohl kognitive Systeme datenintensiv sind und meist aus vielen Teilfunktionen bestehen, müssen sie dennoch schritthaltend reagieren. Daher stellt der echtzeitfähige Austausch großer Datenmengen atenmengen zwischen den einzelnen Funktionen eine große Herausforderung dar.

Echtzeitfähiger Datenfluss zwischen kognitiven Funktionen Diese Arbeit präsentiert eine echtzeitfähige HardHard und Softwarearchitektur für kognitive Systeme. Eine leistungsfähigee Rechnerplattform mit mehreren Prozessorkernen und -knoten knoten verarbeitet alle Daten. Durch ein flexibles Prozessmodell laufen darauf Tasks mit verschiedenen Zeitanforderungen. Die entwickelte Realzeitdatenbasis für kognitive Automobile (KogMo-RTDB) (KogMo RTDB) ermöglicht ermöglic als zentrale Schnittstelle den reibungslosen Datenaustausch zwischen EchtzeitEchtzeit und Nicht-Echtzeit Echtzeit-Tasks. Ein neuer Algorithmus für ein blockierungsfreies Schreib-/Leseprotokoll Schreib /Leseprotokoll sorgt für Datenkonsistenz. Sein Historienkonzept ermöglicht die zeitliche Entkopplung. tkopplung. Die rückwirkungsfreie Methode zur Datenaufzeichnung unterstützt die Simulation. Eine Analyse beweist die Echtzeitfähigkeit, zahlreiche Messungen bestätigen die Effizienz des Gesamtsystems. Die Praxistauglichkeit zeigt der erfolgreiche Einsatz in mehreren kognitiven Automobilen und in weiteren Anwendungen.