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Cyber-Physical Systems WS 16/17
Cyber-Physical Systems
2. Anwendungsbeispiele
Dr.-Ing. Torsten Klie
Lehrstuhl für Hardware-Software-Co-Design
AUTONOMES FAHREN
Vom Fahrer-Assistenz-System zum Auto, das ohne Fahrer fährt
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Ziele des Autonomen Fahrens (wdh.)
• Erhöhung der Sicherheit (Unfallvermeidung)
• Verringerung der Umweltbelastung
– Ökologisch sinnvollste Routenwahl auf Basis aktuellster
Informationen
– Stauvermeidung hilft CO2 zu sparen
• Besserer Komfort
– Schnellere Fahrten durch Stauvermeidung
– Entspanntes Reisen
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Stufen des Autonomen Fahrens
• Stufe 0: Manuelles Fahren
• Stufe 1: Assistiertes Fahren – Abstandsmesser
– Einparkhilfen
– Spurhaltesystemen
– ABS
• Stufe 2: Teilautomatisiertes Fahren– Fahrzeug übernimmt in bestimmten Situationen die Kontrolle
– Notbrems- und Ausweichassistenten
• Stufe 3: Hochautomatisiertes Fahren– Das Fahrzeug findet den Weg alleine, aber der Mensch sitzt noch hinter dem
Steuer.
• Stufe 4: Vollautomatisches Fahren: Bestimmte Anwendungen laufen Fahrerlos– Einparken
– Autobahnfahrt
• Stufe 5: Fahrerloses Fahren: – „Robotertaxi" ohne Mensch am Steuer
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Modellierung der Umgebung
• Aktuelle Positionsbestimmung (GPS, WLAN,…)
• A-priori Karteninformationen
• Meldungen per Datenfunk (Car2X)
• Echtzeitinformationen über Sensoren (Sensor Data Fusion)
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Quelle: P. Hecker et al. Reliable Information Aggregation and Exchange for Autonomous Vehicles. 2011
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Hierarchische Umgebungsinformationen
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Quelle: P. Hecker et al. a.a.O. 2011
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Stand der Dinge
• Google hat ein Patent für ein autonomes Fahrzeug
– 10 Prototypen im Einsatz
– Mehr als 250.000 km
• Audi, Daimler, BMW, etc. haben eigene Studien (z.T.
vorgestellt auf der CES 2015 in Las Vegas)
• In Nevada ist autonomes Fahren (unter Auflagen) erlaubt.
– „Sicherheitsfahrer“ + „CoPilot“ sind vorgeschrieben
– Rote Nummernschilder
– Testverfahren mit > 10000 Meilen erfolgreicher Fahrt ist notwendig
• Teststrecke für A9 in Bayern seit 2015
• SARTRE - EU-Projekt zur Entwicklung von Road-Trains
(„Platoons“)
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SARTRE - Safe Road Trains for the Environment
• EU-Projekt (2009 – 2012), Volvo, RWTH Aachen, u.a.
• Ziel: Road-Trains auf konventionnellen Autobahnen– Dynamsiches Management der “Platoons” (Verbünde)
– In friedlicher Koexistenz mit anderen Fahrzeugen
• Realisiertes Szenario: – Manuell gesteuerter LKW
– Autonomer Folge-LKW
– 3 Folgefahrzeuge
– Abstand zwischen den Fahrzeugen: 4 m
– Bis zu 90 km/h
– HMI mit Touch screen zur Information und zum Management (Road-Train verlassen oder eintreten).
– Car-2-Car-Kommunikation zum Datenaustausch der Fahrzeuge imVerbund
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SARTRE - Szenario
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Quelle: Sartre-Consortium 2012: http://www.sartre-project.eu/en/press/Documents/Volvo_Train720.wmv
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Adaptive Cruise Control (ACC)
• Erweiterter Tempomat: Abstand zu vorausfahrendem Fahrzeug ist zusätzliche Stellgröße
• Sensoren zur Ermittlung des Abstands:– Radio Detection and Ranging (RADAR):
• geringe Leistung im 10mW-Bereich
• Vergleichsweise hohe Reichweite
• etabliert
– Light Detection and Ranging (LIDAR):• Infrarotbereich
• Vergleichsweise hohe Auflösung
– Kameras:• Hoher Detaillierungsgrad im Nahbereich
• 1. Stufe: Warnung und ggf. leichte Verzögerung
• 2. Stufe: Vorbereitung einer Notbremsung
• 3. Stufe: Autonome Vollbremsung und ggf. Wiederanfahren
• 4. Stufe: Automatisches Ausweichen und Umfahren von Hindernissen
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Herausforderungen
• Übung
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Bewertung
• CPS: ja oder nein?
• Diskussion
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CPS FACTORY
Eine intelligente, modulare Fabrik
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Industrie 4.0 – Das Internet der Dinge
• Internet der Dinge: Physische Objekte, die eindeutig
identifizierbar sind, bekommen virtuelle Repräsentation
– Mobilität
– „Smarte“ Objekte
– Vernetzung über einen
gemeinsamen IT-Standard
• Objekte tragen alle Informationen (Eigenschaften,
Produktion, Logistik, …)
• Paradigmenwechsel: von hierarchischen Strukturen hin
zum Netzwerk
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(Bildquelle: Bosch)
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Smarte Objekte – Definition
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Smart Objects =
Comprehensive
Data Model
Resource Model
Data Schema Model
Protocol Model
Physical Model
Services Model
Immutable Identity Model
Autonomous Model
Smart Objects =
Comprehensive
Information
Model
Information =
(Thing Data) +
(Analytics)
(Quelle: J. Fedders. IoT Standards - The Next Generation. 2015)
Industrielle Revolutionen
1. Dampfmaschine: Industrialisierung
2. Fließband: Taylorismus/Fordismus
3. Mikroelektronik: Informationstechnik
4. Internet der Dinge : Vernetzung
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Bildquellen: Public Domain
CPS Factory – Beteiligte Akteure
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Quelle: B. Vogel-Heuser. Agenda CPS – Szenario Smart factory. 2011
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Eigenschaften von CPS-Produktionseinheiten
• Ortsunabhängigkeit: Bei Bedarf können Sie den Standort
bzw. Anlagenbetreiber wechseln
• Kontextspezifizität: Planung neuer Produktionseinheiten auf
Basis von Kundenanforderungen an die Produkte
• Adaptivität: Änderung der Produktionseinheiten bzw. des
Prozesses bei Ausfall oder Kapazitäts-Engpässen
• Teil-Autonomie und Automatisierung: Selbständiges
Arbeiten der Produktionseinheiten
• Vernetzung: Produktionseinheiten können weltweit verteilt
und vernetzt sein
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CPS Factory – Voraussetzungen
• Interoperabilität zwischen Hardware- und Software der
Internettechnologien und den Produktionseinheiten
• Einhaltung aller nicht-funktionaler Eigenschaften
(insbesondere Safety und Security)
• Überführung der Produktdaten in die Steuerungssysteme
( große Effizienzsteigerungen, da weniger Fehler durch
automatische Datenübertragung)
• Flexiblere und übergreifende Organisations-, Management-
und Kooperationskonzepte
• Vertrauenswürdiges Marktmodell
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Kundenspezifische Produktion
• Aus kundenspezfische Daten wird das ideale Produktionssystem ausgewählt– Flexible, kontext-adaptive Kooperation über Unternehmensgrenzen
– Verhandlungen und Verhandlungsstrategien
– Berücksichtigung von Rahmenbedingungen
• Auslastung
• Standort
• Logistikkosten
• Kompatibilität der Produktionseinheiten verschiedener Betreiber
• Eigenständige Kommunikation mit Hilfe von Web-Services
• Vertikale Vernetzung zur Steuerung von Produktionsanlagen
• Horizontale Vernetzung zur Interaktion von Produktionseinheiten
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Technische Merkmale 1 / 2
• Datendurchgängigkeit
• Bereitstellung notwendiger Daten
• Zugriffsschutz auf das in den Produktions- und
Technologie-Daten vorhandene Unternehmens-Know-How
• Einheitliche Architekturen und Ontologien für Module,
Anlagen, Produkte, etc. hinsichtlich
– Eigenschaften
– Fähigkeiten
– Schnittstellen
– Datendarstellungen
• Produktbeschreibungen auf Basis der Ontologien
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Technische Merkmale 2 / 2
• Flexible, adaptive Produktionseinheiten mit
Rekonfigurierbarkeit und Struktureller Änderbarkeit
• Sensoren und Aktoren an den Produktionseinheiten
• Weltweite Verteilung der Daten und Dienste, bei hoher
Verfügbarkeit
• Lokale Intelligenz bei den Produktionseinheiten
– Sammeln und Auswerten von Daten
– Autonome Steuerung
– Interaktion mit digitaler und realer Welt
• Nutzung Digitaler Netze
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Herausforderungen
• Horizontale und Vertikale Vernetzung– Datenaustausch zwischen allen Beteiligten
– Datenaustausch zwischen allen Systemen innerhalb eines Unternehmens
• Integrative disziplinübergreifende Entwicklung von Produkt und Produktionssystem
• Modularisierung
• Modell-getriebene Entwicklung– Unterschiedliche Abstraktionsniveaus
– Domänenspezifische und domänenübergreifende Modelle
– Code-Generierung aus den Modellen
• Durchgänige Tool-Chain
• Methoden und Werkzeuge– Modellierung, Validierung, Visualisierung, Code-Generierung, …
– Modelle und Beschreibungssprachen
– Software-Werkzeuge für Entwurf, Datenfluss, Work-Flow, ERP, …
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Bewertung
• CPS: ja oder nein?
• Diskussion
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Automatisierung 2.0
• Situation heute:
– Viele parallel laufende Systeme vorhanden, aber spärlich
miteinander vernetzt
– Punktuelle Information
suboptimale Systemüberblick
suboptimale Ressourcennutzung
• Ziel:
– Echtzeitüberblick über gesamten Fertigungsprozess mit adaptiver
Reaktion auf den Momentanzustand zur optimalen Ausnutzung der
Ressourcen
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Automatisierung vs. Industrie 4.0
• „Automatisierung 2.0“ wird kommen
– Inselsysteme sind langfristig zu aufwändig
• „Industrie 4.0“
– Technische Sicht:
• Potenzial wird leichter Nutzbar
• Hindernisse werden überwunden
– Betriebswirtschaftliche Sicht:
• Es kommt, was sich vermutlich rechnen wird
• Industrie 4.0 darf kein reines Technik-Thema bleiben!
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Massenproduktion vs. Individuelle Fertigung
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• Massenproduktion– Ein Design für alle
– Funktionalität zugeschnitten auf die Mehrheit der Nutzer
– Geringe Preise durch hohe Stückzahlen
• Individuelle Fertigung– Individuelles Design
– Funktionalität per Baukasten
– Hohe Kosten durch Umrüstung
– Potenzial durch selbstorganisierte Produktion
Quelle: Phonebloks 2013
Quelle: Fairphone 2014
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Geschichte der Produktion
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Quelle: Bauernhansel et al: Industrie 4.0 in Produktion, Automatisierung und Logistik, 2014.
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Referenzarchitekturmodell Industrie 4.0
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Quelle: M. Hankel. Das Referentarchitekturmodell RAMI 4.0. 2015
Referenzarchitekturmodell Industrie 4.0
• Hierarchy Levels– Hierarchiestufen aus der IEC 62264, der Normenreihe über die
Integration von Unternehmens-EDV und Leitsystemen.
– Stellen die unterschiedlichen Funktionalitäten innerhalb der Fabrik oder der Anlage dar.
– Funktionalitäten wurden ergänzt um • Werkstück
• „Product“
• Zugang in das Internet der Dinge und Dienste („Connected World“)
• Life Cycle und Value Stream– Lebenszyklus von Anlagen und Produkten
– Grundlage: IEC 62890 zum Life-Cycle-Management.
– Typ: Prototypenfertigung
– Instanz: Herstellung des eigentlichen Produkts
• Layers– Strukturieren IT-Repräsentanz (digitales Abbild von einer Maschine)
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Bewertung RAMI 4.0
• Was bringt es?– „Landkarte“ zur Orientierung, auf der die Anforderungen der
Anwenderindustrien gemeinsam mit Standards aufgetragen sind.
– Überschneidungen und Lücken in der Standardisierung sichtbar machen.
• Was fehlt?– Identifikation: Dinge können sich selbstständig in der vernetzten
Produktion finden
– Einheitliche Syntax und Semantik von Daten: Herstellerübergreifender Datenaustausch notwendig zur Ermöglichung von Kommunikation zwischen Maschinen oder Werkstücken und Maschinen
– Quality of Services (QoS): Wichtige Dienste wie Zeitsynchronisation, Echtzeitfähigkeit oder Ausfallsicherheit von Industrie 4.0-Komponenten müssen definiert werden.
– Industrie-4.0-Kommunikation: • Ethernet-basierte Feldbusse
• OPC-UA, ein Protokoll für die Kommunikation zwischen Maschinen.
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Wie geht es weiter?
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1. Was sind “Cyber-physical Systems”?
• Definitionen und Abgrenzung zu eingebetteten Systemen, Ubiquitous
Computing, etc.
2. Anwendungen für Cyber-physical Systems
• Beispiele im Bereich Verkehr, Infrastruktur u.a.
3. Kontrolltheoretische Grundlagen
4. Echtzeitanforderungen – Control-Scheduling-Co-Design
5. Vernetzung und Kommunikation
6. Selbstorganisationsprinzipien
• „Self-X“, Autonomie, Verhandlungen
• Autonomic Computing und Policy-based Management
7. Entwurfsmethoden für Cyber-physical Systems
• Modellierung
• Programmierung
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Übersicht
Cyber-Physical Systems WS 16/17
Definition (Kap. 1)
Vernetzte, eingeb. Systeme
Steuerungsaufgaben
Anbindung
physik. Prozesse
Beispiele (Kap. 2)
Verkehrstechnik
Dist. Robotics
Garden
Autonomes Fahren
Smart Cities
CPS-Factory
Regelungstechnik (Kap. 3) Reglerentwurf
Scheduling (Kap. 4) Echtzeit Scheduling
Kommunikation (Kap. 6)
Selbstorganisation (Kap. 7)
BUS SOA
Autonomics PBMVerhandlungen
Entwurfs-
methoden
(Kap. 8)
CSCD
(Kap. 5)
Modell-
Integration
Automat.
System-
Entwurf
SystemJ
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