Bei mobilen Robotern gibt es zahlreiche Ansätze für Systemarchitekturen, sowohl als
monolithisches, als auch als verteiltes System innerhalb eines Roboters. Ziel der
vorliegenden Dissertation ist die Entwicklung einer allgemeingültigen Systemarchitektur
für einen typischen mobilen Roboter. Zur Definition eines typischen mobilen Roboters wird
eine Taxonomie aus Klassen, Anwendungsgebieten, Fähigkeiten und technischen
Realisierungen von mobilen Robotern aufgrund einer umfangreichen Literaturrecherche
erarbeitet.<br /><br />
Die Systemarchitektur wird in Form eines konzeptionellen Modells beschrieben. Als
grundlegende Struktur wird ein verteiltes System aus der Drei-Schichten Architektur des
OCM verwendet. Die drei hierarchisch getrennten Schichten bestehen aus einer
Controller-Ebene, mindestens einem reflektorischen Operator und einem kognitiven
Operator. Die Controller sind direkt mit den Sensoren und Aktuatoren des Roboters
verbunden, weshalb die Einhaltung von harter Echtzeit erforderlich ist. Der kognitive
Operator hingegen wird zur Optimierung des Systems verwendet und muss nicht
echtzeitfähig realisiert werden, sodass das konzeptionelle Modell die Ausführung des
kognitiven Operators in der Cloud vorsieht. Neben der Struktur werden im konzeptionellen
Modell Schnittstellen und Funktionen wie z. B. Watchdogs zur Erhöhung der Sicherheit
(Safety) erläutert. Außerdem werden mit dem Motion, Health und Perception Controller
typische Systemkomponenten für mobile Roboter definiert.<br /><br />
Das konzeptionelle Modell wird zudem experimentell umgesetzt. Hierzu wird die
Entwicklung des mobilen Roboters DAEbot gezeigt. Der Prototyp setzt die OCM-basierte
Systemarchitektur als verteiltes System aus diversen SBCs um. Durch die Nutzung von
vergleichsweise energieeffizienten SBCs in Kombination mit dem cloudbasierten kognitiven
Operator, ist der DAEbot energieeffizient und kann trotzdem auf ausreichend
Rechenkapazität zurückgreifen. Die Umsetzung enthält u. a. die Entwicklung einer Toolbox
zur modellbasierten Entwicklung, die Erweiterung des CAN-Busses und die Einbindung der
Cloud. Mittels eines im Rahmen dieser Arbeit entwickelten Analyse-Tools namens pulseAT
wird die Systemauslastung aller Rechner des verteilten Systems überwacht, an zentraler
Stelle gesammelt und analysiert. Hierbei wird u. a. die Antwortzeit der einzelnen Rechner,
sowie die Einhaltung der Echtzeit überprüft. Dies erhöht die Zuverlässigkeit des mobilen
Roboters.<br /><br />
Die Evaluation des konzeptionellen Modells und die experimentelle Realisierung in Form
des DAEbots zeigen, dass sowohl die Realisierung eines verteilten Systems, als auch die
OCM Struktur und die Einbindung der Cloud für mobile Roboter sinnvoll sind. Zudem
ist ein experimentelles Framework für verteilte Robotiksysteme für zukünftige Projekte
entstanden.
