Diese Arbeit präsentiert eine echtzeitfähige Hard- und Softwarearchitektur für kognitive Systeme. Eine leistungsfähige Rechnerplattform mit mehreren Prozessorkernen und -knoten verarbeitet alle Daten. Durch ein flexibles Prozessmodell laufen darauf Tasks mit verschiedenen Zeitanforderungen.
Die entwickelte Realzeitdatenbasis für kognitive Automobile (KogMo-RTDB) ermöglicht als zentrale Schnittstelle den reibungslosen Datenaustausch zwischen Echtzeit- und Nicht-Echtzeit-Tasks. Ein neuer Algorithmus für ein blockierungsfreies Schreib-/Leseprotokoll sorgt für Datenkonsistenz. Sein Historienkonzept ermöglicht die zeitliche Entkopplung. Die rückwirkungsfreie Methode zur Datenaufzeichnung unterstützt die Simulation.
Eine Analyse beweist die Echtzeitfähigkeit, zahlreiche Messungen bestätigen die Effizienz des Gesamtsystems. Die Praxistauglichkeit zeigt der erfolgreiche Einsatz in mehreren kognitiven Automobilen und in weiteren Anwendungen.
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