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Modelbasierte Laufzeit Diagnose für Autonome Mobile Systeme

Model-Based Runtime Diagnosis for Autonomous Mobile Systems

Franz Wotawa (ORCID: 0000-0002-0462-2283)
  • Grant-DOI 10.55776/P17963
  • Förderprogramm Einzelprojekte
  • Status beendet
  • Projektbeginn 01.06.2005
  • Projektende 30.11.2007
  • Bewilligungssumme 176.106 €
  • Projekt-Website

Wissenschaftsdisziplinen

Informatik (100%)

Keywords

    Model-Based Diagnosis, Autonomous Mobile Systems, Robots

Abstract Endbericht

Das Model-based Runtime Diagnosis for Autonomous Mobile Systems (MoRDAMS) Projekt zielt auf die Bereitstellung von Hardware- and Software-Modellen für mobile Roboter. Diese Modelle sollen die automatische Diagnose und Rekonfiguration von Robotern ohne menschliche Hilfe ermöglichen. Dadurch können alle Potentiale von Robotern in realen Umgebungen über einen längeren Zeitraum hinaus gewährleistet werden. Derzeit brauchen mobile Roboter eine häufige Wartung, die entweder zur Laufzeit oder nach Abschaltung der Maschine erfolgt. Durch die Einführung von Selbstreparaturmechanismen können Roboter weniger störungsanfällig gebaut werden. Um die Modelle der Hardware und Software direkt für die Diagnose und Rekonfiguration zu nützen, sollen im MoRDAMS Projekt modellbasierte Techniken zur Anwendung kommen. Diese wurden bereits erfolgreich in unterschiedlichen Anwendungen wie zum Beispiel die Fehlersuche in Programmen oder in der Fahrzeugtechnik verwendet. Alle Modelle, die während des Projekts entwickelt werden, sollen anhand von realen Testszenarien überprüft werden. The dabei verwendeten Testszenarien und die erhobenen Daten sollen der wissenschaftlichen Verwendung durch Veröffentlichung-über-das-Internet-zur- Verfügung gestellt werden. Somit hilft das MoRDAMS Projekt nicht nur die Modellierung zu verbessern sondern auch Testdaten zur Verfügung zu stellen. Zusammenfassend verfolgt das MoRDAMS Projekt folgende wissenschaftliche Ziele: (1) Die Modellierung von Systemen, die aus Hardware und Software aufgebaut sind, zum Zweck der Diagnose und Rekonfiguration, (2) Die Anwendung der modellbasierten Diagnose und Rekonfiguration zur Laufzeit eines Systems unter Verwendung der zur Verfügung stehenden Resourcen und unter Berücksichtigung von zeitlichen Aspekten, und (3) die Extraktion von Beobachtungen für die Diagnose und Rekonfiguration aus den direkten Sensordaten.

Das Model-based Runtime Diagnosis for Autonomous Mobile Systems (MoRDAMS) Projekt zielt auf die Bereitstellung von Hardware- and Software-Modellen für mobile Roboter. Diese Modelle sollen die automatische Diagnose und Rekonfiguration von Robotern ohne menschliche Hilfe ermöglichen. Dadurch können alle Potentiale von Robotern in realen Umgebungen über einen längeren Zeitraum hinaus gewährleistet werden. Derzeit brauchen mobile Roboter eine häufige Wartung, die entweder zur Laufzeit oder nach Abschaltung der Maschine erfolgt. Durch die Einführung von Selbstreparaturmechanismen können Roboter weniger störungsanfällig gebaut werden. Um die Modelle der Hardware und Software direkt für die Diagnose und Rekonfiguration zu nützen, sollen im MoRDAMS Projekt modellbasierte Techniken zur Anwendung kommen. Diese wurden bereits erfolgreich in unterschiedlichen Anwendungen wie zum Beispiel die Fehlersuche in Programmen oder in der Fahrzeugtechnik verwendet. Alle Modelle, die während des Projekts entwickelt werden, sollen anhand von realen Testszenarien überprüft werden. The dabei verwendeten Testszenarien und die erhobenen Daten sollen der wissenschaftlichen Verwendung durch Veröffentlichung-über-das-Internet-zur- Verfügung gestellt werden. Somit hilft das MoRDAMS Projekt nicht nur die Modellierung zu verbessern sondern auch Testdaten zur Verfügung zu stellen. Zusammenfassend verfolgt das MoRDAMS Projekt folgende wissenschaftliche Ziele: (1) Die Modellierung von Systemen, die aus Hardware und Software aufgebaut sind, zum Zweck der Diagnose und Rekonfiguration, (2) Die Anwendung der modellbasierten Diagnose und Rekonfiguration zur Laufzeit eines Systems unter Verwendung der zur Verfügung stehenden Resourcen und unter Berücksichtigung von zeitlichen Aspekten, und (3) die Extraktion von Beobachtungen für die Diagnose und Rekonfiguration aus den direkten Sensordaten.

Forschungsstätte(n)
  • Technische Universität Graz - 100%

Research Output

  • 19 Zitationen
  • 3 Publikationen
Publikationen
  • 2007
    Titel Combining Quantitative and Qualitative Models with Active Observations for Better Diagnoses of Autonomous Mobile Robots
    DOI 10.1109/wises.2007.4408508
    Typ Conference Proceeding Abstract
    Autor Steinbauer G
    Seiten 1-11
  • 2007
    Titel Model-Based Fault Diagnosis and Reconfiguration of Robot Drives
    DOI 10.1109/iros.2007.4399092
    Typ Conference Proceeding Abstract
    Autor Brandstötter M
    Seiten 1203-1209
  • 2006
    Titel Lightweight Fault Localization with Abstract Dependences
    DOI 10.1109/iceis.2006.1703183
    Typ Conference Proceeding Abstract
    Autor Peischl B
    Seiten 1-6

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