Verbundprojekt: SelfAutoDOC - Self-healing automotive driving platform powered by organic computing; Teilvorhaben: Middleware, Selbstheilung und formale Verifikation für Organic Computing in Fahrzeugen

Abstract

Im Projekt SelfAutoDOC entwickelte TADE innovative Konzepte zur Realisierung fehlertoleranter, selbstheilender Fahrzeugarchitekturen auf Basis von Organic Computing. Ziel war es, Steuergeräteplattformen zu schaffen, die sich dynamisch an Fehlerzustände anpassen, selbst rekonfigurieren und kritische Fahrzeugfunktionen auch im Störfall zuverlässig aufrechterhalten können. TADE übernahm die technische Leitung bei der Entwicklung einer Middleware, die hormonbasierte Steuerungsmechanismen und ADNA-basierte Funktionsbeschreibungen integriert. Diese Middleware ermöglicht eine adaptive Task-Allokation, automatische Fehlerkompensation und eine deklarative Modellierung von Fahrzeugdiensten. Die Umsetzung erfolgte auf realer Fahrzeughardware, insbesondere auf zwei RazorMotion-Boards, die als ADNA-Prozessoren fungierten. Ein Schwerpunkt lag auf der Entwicklung eines Task-Schedulers, der hormonelle Steuerimpulse auswertet und die Ausführung sicherheitskritischer Tasks auf geeignete Rechenknoten verteilt. Ergänzt wurde dies durch ein lokales Diagnosemodul und einen Hormon-Guard, der fehlerhafte hormonelle Signale erkennt und unterdrückt. Diese Komponenten wurden in eine TSN-basierte Kommunikationsarchitektur eingebettet und in einem Hardware-in-the-Loop-Demonstrator validiert. Die Demonstration umfasste verschiedene Fahrszenarien in einer CARLA-Simulationsumgebung, in denen gezielt Fehler induziert wurden (z. B. Rechenknotenausfall, Kommunikationsstörung). Die Middleware reagierte mit selbstorganisierter Rekonfiguration und zeigte eine hohe Robustheit gegenüber Störungen. TADE disseminierte die Projektergebnisse auf eigene Kosten gegenüber Kunden sowie auf internen und externen Fachveranstaltungen. Die entwickelten Technologien fließen direkt in die strategische Produktentwicklung ein und bilden die Grundlage für zukünftige Steuergeräteplattformen für automatisiertes Fahren mit fail-operational Verhalten und softwarebasierter Fehlertoleranz. Das Projekt hat gezeigt, dass die Kombination aus Organic Computing, ADNA und hormonbasierter Steuerung einen paradigmatischen Wandel in der Entwicklung sicherheitskritischer Fahrzeugarchitekturen ermöglicht – weg von starrer Redundanz hin zu adaptiven, selbstorganisierenden Systemen.