Die BI-Forschungsgruppe „Labor für vernetzte Robotik“ (CoRoLa) hat ein neues Paper eingereicht, welches auftretende Verzögerungen des wichtigsten Softwareentwicklungs-Werkzeugs (ROS2) für vernetzte Robotik untersucht. Dies ist für uns interessant, da wir dieses Wissen für die vernetzten Fahrzeuge unseres neuen Demonstrators benötigen.

Worum geht es in diesem Artikel?

In den letzten Jahren hat sich das Robot Operating System (ROS) als eines der prominentesten Softwareentwicklungs-Werkzeuge für mobile Robotik entwickelt. Sein Nachfolger ROS2 wird von namhaften Vertretern aus Industrie und Forschung mitentwickelt. Es ist speziell für echtzeitfähige, vernetzte Robotik entwickelt worden, so z.B. vernetztes, autonomes Fahren.

Wenn die Anforderungen an die Reaktionsfähigkeit des Systems steigen, können Verzögerungen im System zu Instabilitäten und Versagen führen. Es ist deswegen wichtig, den Einfluss der Software, hier ROS2, auf die Zeitverzögerungen und somit die Reaktionsfähigkeit des Systems zu kennen.

ROS2 favorisiert das Konzept der Modularisierung, d.h. die Datenverarbeitung wird in viele kleine Schritte unterteilt. Der Vorteil davon ist: einfachere Software, Wiederverwendbarkeit, Skalierbarkeit und eine höhere Sicherheit. Dies geht jedoch mit Zeitverzögerungen einher. Im Rahmen dieses Papers untersuchen wir den Einfluss dieser Modularisierung auf die Reaktionsfähigkeit des Systems. Dabei wollen wir feststellen, wo exakt diese Zeitverzögerung herkommt und mit welchen Parametern sie verbessert werden kann. Das Ziel ist, den Entwicklern und Benutzern Regeln zu geben um einerseits minimale Zeitverzögerung zu erhalten und andererseits maximale Modularität.

Was genau wurde entdeckt?

Wir konnten feststellen, welche Parameter die ROS2 Zeitverzögerung maßgeblich beeinflussen. Zusätzlich konnten wir Wege aufzeigen wie Verzögerung um bis zu 50% reduziert werden kann. Weiterhin stellten wir fest wie fundamental wichtig die Einstellungen des Betriebssystems sind.

Was genau bedeutet das für uns?

Speziell für unseren Demonstrator für vernetztes Fahren benötigen wir dieses Wissen.

Wir können die Software nun so schreiben, dass die Autos eine schnelle Reaktionsfähigkeit besitzen und stabil fahren können. Im Rahmen dessen waren wir mit vielen Unternehmen in Kontakt und können somit einen entscheidenden Beitrag zur Weiterentwicklung von ROS2 leisten. Weiterhin ist es für unsere Demonstratoren, wie den Platooning Demonstrator, relevant zu wissen, wo die Stellschrauben für eine bessere Reaktionsfähigkeit liegen.