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DDS-Software unterstützt autonome Systeme

| Autor / Redakteur: Bob Leigh und Reiner Duwe * / Sebastian Gerstl

In Geräten mit zunehmender Autonomie kommt es auf schnelle Verarbeitungszeitun und geringe Latenzen bei höchster Sicherheit an. Hierauf zielt das auf dem Kommunikationsstandard DDS basierende Connext DDS von RTI ab.
In Geräten mit zunehmender Autonomie kommt es auf schnelle Verarbeitungszeitun und geringe Latenzen bei höchster Sicherheit an. Hierauf zielt das auf dem Kommunikationsstandard DDS basierende Connext DDS von RTI ab. (Bild: gemeinfrei / Pexels)

Die Zukunft der Autonomie basiert auf einer Software, die zunehmend auf dem DDS-Standard aufgebaut ist. Dieser kommt nicht nur bei aktuellen Anwendungsfällen zum Einsatz, sondern löst auch künftige Herausforderungen des autonomen und vernetzten Transports.

Für industrielle Anwendungen, die Echtzeit-Performance, eine engmaschige Interaktion zwischen Applikationen und deren Entwicklerteams sowie sicherheitskritische Zuverlässigkeit benötigen, bietet der DDS-Standard erweiterte Konnektivitätsfunktionen. Er wird von der Object Management Group (OMG) verwaltet und basiert auf einer Technologie, die als Datenbus bezeichnet wird. DDS (Data Distribution Service) bietet alle Vorteile eines Servicebusses für IT-Unternehmen zur gemeinsamen Nutzung von Daten, einschließlich Kommunikation und Netzwerkabstraktion. Entwickelt wurde er jedoch speziell für eingebettete und verteilte industrielle Systeme und hat sich in vielen komplexen Echtzeitumgebungen bewährt, darunter unbemannte Flugzeuge, chirurgische Robotik, verteilte Energieressourcen und die Flugsicherung. Inzwischen findet DDS auch in über 40 verschiedenen kommerziellen Entwicklungsprogrammen für Autonome Fahrzeuge Verwendung, die DDS mitunter als ihr natives Framework verwenden.

Handling großer Datenmengen

Für eine vernetzte und autonome Zukunft des Transportwesens sind wesentliche Innovationen nötig. In hochautonomen Fahrzeugen beispielsweise erfolgt die Übertragung immenser Datenmengen zwischen Anwendungen, die in der Lage sein müssen, ihre Umgebung in Echtzeit zu erkennen und darauf zu reagieren. Dabei sind funktionale Sicherheit und Security besonders wichtig.

Heutige Designs für autonome Fahrzeuge erfüllen jedoch noch nicht alle diese Anforderungen gleichzeitig. Deshalb sind Investitionen in neue Technologien erforderlich, um die funktionalen Anforderungen autonomer Fahrzeuge zu erfüllen und gleichzeitig den hohen Standard nicht funktionaler Anforderungen zu halten. Von allen Technologien, die in einem autonomen Fahrzeug integriert sind, ermöglicht die Software den entscheidenden Fortschritt.

Die Software zählt bei autonomen Fahrzeugen aufgrund verschiedener Störfaktoren im Markt wie disruptiver Technologie, innovativen Start-ups und neuen Geschäftsmodellen zum wichtigsten Wettbewerbsvorteil. Alle aktuellen Innovationen wie Ridesharing, autonome Fahrzeuge, Elektrofahrzeuge und vernetzte Autos basieren hauptsächlich auf fortschrittlicher Software. Um Systeme für die Zukunft zu konzipieren, beginnen die Automobilhersteller nun, die Softwarebeschaffung von der Hardware zu trennen und die Fahrzeugsoftware als globale Komponente über Marken, Modelle und Jahre hinweg zu betrachten. Das ist schwieriger als gedacht, wenn man sich vor Augen hält, wie modellspezifisch Fahrzeugsoftware inzwischen ist.

Nutzung von standardbasierten Frameworks

Zu missionskritischen Systemen zählen nicht nur autonome Fahrzeuge, sondern auch die Luft- und Raumfahrt, die Verteidigung, Marineschiffe oder unbemannte Flugzeuge. Alle erfordern sie eine hohe Leistung, Sicherheit und Redundanz mit zusätzlichen Anforderungen wie Minimierung von Größe, Gewicht und Leistung (SWaP). Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, wurden hier standardisierte Software-Frameworks formalisiert. Ein Vorteil dabei liegt auch in der höheren Wiederverwendbarkeit der Software durch Modularität und Portabilität sowie in der Interoperabilität zwischen unterschiedlichen Systemen und Anbietern.

Geeignete Software-Frameworks in der Automobilindustrie sind noch nicht vorhanden. AUTOSAR Classic beispielsweise konzentriert sich auf Mikrocontroller mit begrenzter Kapazität, berücksichtigt jedoch nicht die dynamischen und modularen Dienste, die neue Anwendungen benötigen. Verwendet ein Projekt heute AUTOSAR, erfordert es eine kundenspezifische Entwicklung. Für eine Fahrzeugplattform entwickelter Code lässt sich nicht einfach von einer anderen Plattform nutzen, was zusätzliche Fertigungszeit und -kosten verursacht. Die Wiederverwendbarkeit stellt also eine wesentliche Eigenschaft für ein gutes Automobil-Framework dar. Außerdem sind hier die Interoperabilität zwischen Komponenten, das Entkoppeln einzelner Anwendungen, das Ermöglichen eines adäquaten Wegs von der Entwicklung bis zur Produktion und die agnostische Eigenschaft gegenüber der zugrunde liegenden Hardware wichtige Punkte.

Frameworks speziell für autonome Systeme

Es gibt neue Frameworks, die speziell auf Autonome Fahrzeuge abzielen, unter anderem die neue AUTOSAR Adaptive-Plattform. Dieses Framework besitzt eine serviceorientierte Architektur (SOA), die auf der Idee von AUTOSAR Classic aufbaut. Allerdings ermöglicht es dynamischere Funktionen, sodass Anwendungen (Services) kommen und gehen können, ohne das gesamte System zu beeinträchtigen. Zudem nutzt es weit verbreitete und branchenübergreifende Standards, wie die Ausführung auf POSIX-basierten Betriebssystemen. Bei der Open-Source-Software Robotic Operating System (ROS) handelt es sich eher um ein Robotik-Framework als um ein herkömmliches Betriebssystem. Die neueste Generation ROS2 ist noch skalierbarer, zuverlässiger und leistungsfähiger. Auch zukünftige Ideen existieren, um für dieses Open-Source-Projekt sicherheitszertifizierbare Instanziierungen bereitzustellen.

Bild 1: DDS integriert alle Komponenten und Frameworks in einer autonomen Fahrzeugsystemarchitektur. Teams können so unabhängig voneinander arbeiten und die Infrastruktur unterstützt die für den systemweiten Betrieb erforderliche Dateninteraktion direkt.
Bild 1: DDS integriert alle Komponenten und Frameworks in einer autonomen Fahrzeugsystemarchitektur. Teams können so unabhängig voneinander arbeiten und die Infrastruktur unterstützt die für den systemweiten Betrieb erforderliche Dateninteraktion direkt. (Bild: RTI)

Der DDS-Datenbus löst die häufigsten technischen Herausforderungen, mit denen sich Automobilhersteller konfrontiert sehen. Auch die AUTOSAR- und ROS2-Frameworks sowie viele Plattformen, die intern von Tier-1-Lieferanten und Herstellern gebaut werden, basieren auf dem Data Distribution Service (DDS) Standard. Er kommt hier als zugrunde liegendes Kommunikations-Framework zum Einsatz, um den komplexen Anwendungsfällen hochautonomer und vollautonomer Fahrzeuge gerecht zu werden – insbesondere dort, wo Quality of Service (QoS) in Echtzeit, Security und Leistung entscheidend sind.

Wiederverwendung von Software

Software-Applikationen auf verschiedenen Plattformen wiederzuverwenden stellt keine einfache Aufgabe angesichts der umfangreichen Technologien der verschiedenen Fahrzeugklassen dar. Unterschiedliche Funktionen und Sensorkonfigurationen machen eine individuelle Entwicklung erforderlich. Mithilfe eines Software-Frameworks können Hersteller Applikationen in diversen Umgebungen problemlos wiederverwenden und die Technologie entsprechend jeder Anwendung konfigurieren.

Ein DDS-Datenbus unterstützt eine dynamische Umgebung: Die modulare Architektur entfernt die Abhängigkeit der einzelnen Softwareanwendungen davon, „wie“ sie mit anderen Anwendungen oder Diensten kommunizieren. Durch die Abstraktion der zugrunde liegenden Plattform sowie physischer Kommunikationsmechanismen entsteht eine verbesserte Portabilität der Applikationen. Eine konfigurierbare QoS ermöglicht das Anpassen der spezifischen Konnektivitätsanforderungen jeder Anwendung ohne zusätzliche Softwareentwicklung.

Gewährleistung von Sicherheit

Bild 2: Die Sicherung des Systems, des Hosts oder Netzwerks reicht in einem autonomen Fahrzeug nicht aus. DDS ermöglicht Security für den Datenfluss, um die Daten zu schützen und gleichzeitig eine hohe Leistung und Skalierbarkeit zu ermöglichen.
Bild 2: Die Sicherung des Systems, des Hosts oder Netzwerks reicht in einem autonomen Fahrzeug nicht aus. DDS ermöglicht Security für den Datenfluss, um die Daten zu schützen und gleichzeitig eine hohe Leistung und Skalierbarkeit zu ermöglichen. (Bild: RTI)

Die Sicherstellung von Betriebsabläufen wird durch die Verbesserung autonomer Systeme, die weiter in die Bereiche der Gesellschaft vordringen, kritisch. Folglich muss der DDS-Datenbus vor nicht vertrauenswürdigen Parteien und schädlichen Insider-Bedrohungen geschützt werden. Negative Akteure sollten weder Daten bei der Übertragung erfassen noch Daten erstellen, die das Verhalten anderer Komponenten beeinflussen.

Ein gesicherter DDS-Datenbus bietet alle genannten Sicherheiten und behält dabei seinen datenzentrischen Ansatz sowie alle erwähnten Funktionen bei, wie eine fein abgestufte Konfiguration der Authentifizierung, Zugriffskontrolle und Datenverschlüsselung. Der Schutz erfolgt nach Datentyp, was eine flexible und effiziente Koexistenz von Datenströmen mit unterschiedlichen Sicherheitsanforderungen in einem nicht vertrauenswürdigen Netzwerk ermöglicht. Dabei gibt es keine Beeinträchtigung der Portabilität, Modularität und QoS durch die Security-Maßnahmen. Für Authentifizierung, Hauptaustausch und Verschlüsselung existieren Algorithmen nach Industriestandard.

Anpassung an Anwendung und Datentyp

Bei einem autonomen Fahrzeug ist es essenziell, dass es die Leistungsanforderungen an die Echtzeit erfüllt. Eine unzuverlässige Kommunikation wirkt sich negativ auf die Interoperabilität aus, weil das verbundene System nicht die Daten empfängt, die seine Algorithmen benötigen. Entwickler müssen sicherstellen, dass das Fahrzeug schnell genug wahrnehmen, denken und handeln kann, um auf seine Umgebung zu reagieren. Das stellt eine Herausforderung dar, da die Systeme bei steigenden Anforderungen an die Bandbreite große Datenmengen aufnehmen müssen, z. B. von HD-Kameras und LiDAR. In der Regel findet ein inhärenter Kompromiss zwischen der Optimierung hinsichtlich niedriger Latenz und der Maximierung der Bandbreite statt. Die QoS-Parameter von DDS erlauben es jedoch, Latenz und Bandbreitennutzung an jeden spezifischen Anwendungsfall und Datentyp anzupassen (siehe auch Bild 1).

Wann kommt DDS für Software-Entwickler infrage?

DDS zielt auf die endgültige datenzentrische Softwareintegration durch Softwareteams ab. Wird intelligente Software wichtig, bietet DDS die benötigte Schnittstellenkontrolle von Datenabstraktion und Datenfluss. Folgende Fragen helfen bei der Entscheidung, ob DDS für eine Anwendung infrage kommt:

  • Stellt es ein großes Problem dar, wenn mein System kurzzeitig ausfällt?
  • Sind Millisekunden in meiner Kommunikation von Bedeutung?
  • Beschäftige ich verschiedene Software-Entwicklungsteams oder mehr als zehn Software-Entwickler?
  • Sende ich Daten an viele Orte statt nur an einen, wie eine Cloud oder Datenbank?
  • Implementiere ich eine neue IIoT-Architektur?
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* Bob Leigh ist Senior Director of Automotive bei RTI

* Reiner Duwe .ist Sales Manager EMEA bei RTI

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Sehr geehrter Leser, DDS steht im Kontext dieses Beitrags in der Tat für Data Distribution...  lesen
posted am 23.10.2019 um 09:29 von Sebastian Gerstl,Sebastian Gerstl

interessanter Artikel aber was ist das? Deutsche Diabetis Stiftung ??? Hmm passt nicht, Data...  lesen
posted am 21.10.2019 um 21:54 von Unregistriert


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