Forschungsthemen
[BA] Repräsentative Szenarien für den Vergleich von SLAM-Implementierungen
Innerhalb des Projektes HAEC werden Konzepte für selbst-adaptive Softwaresysteme erforscht.
Diese können zur Laufzeit Teile des Systems dynamisch austauschen, z. B. zwischen verschie-
dene Implementierungen der gleichen Funktion wechseln. Die Entscheidung, wann welche
Implementierung arbeitet, wird anhand deren nicht-funktionalen Eigenschaften gefällt.
Eine solche Anwendung ist das „Simultaneous Localization and Mapping“ (SLAM), bei der
sich ein Roboter anhand von Sensordaten in einem Raum orientiert und gleichzeitig eine Karte
desselben aufbaut. Aufgrund verschiedener Einsatzgebiete (Räume, Flure, Außengelände) und
Roboterhardware (Sensorik, Aktuatorik) existieren von Teilalgorithmen des SLAM eine Vielzahl
an optimierten Implementierungen. Diese haben unterschiedliche Vorteile, Laufzeiten, Spei-
cherverbrauch, Datenqualität, etc.
Das Ziel dieser Arbeit ist es, repräsentative Test-Szenarien zu finden, mit denen alle Imple-
mentierungen objektiv miteinander verglichen werden können. Wie kann garantiert werden,
dass sie wiederholbar sind? Wie können sie so konzipiert werden, dass die Ergebnisse ver-
gleichbar sind? Welche nicht-funktionale Eigenschaften und Metriken können bzw. müssen
gemessen werden?
Nach der Ausarbeitung dieser Szenarien sollen diese mit einigen bestehenden Implementie-
rungen durchgeführt werden, um deren nicht-funktionale Eigenschaften zu messen. Im Zuge
dieser Messung soll ein Konzept erarbeitet werden, um die Ausführung der Messungen im an
der HTW entwickelten Framework
Betreuer: René Schöne