Projekt

MBAT

Combined Model-based Analysis and Testing of Embedded Systems

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Ziele

In modernen Verkehrssystemen sind computergesteuerte Komponenten ein wesentlicher Bestandteil, um die vielfältigen Sicherheits- und Komfortfunktionen zu erfüllen. Da Fehler in diesen Systemen oft zu erheblichen Gefahren für Menschen und Umwelt führen können, werden besonders hohe Anforderungen an deren Fehlerfreiheit und Zuverlässigkeit gestellt. Um diese Problemstellung zu adressieren wurde das Projekt MBAT (Model-based Analysis and Testing) gestartet. Dieses hat sich zum Ziel gesetzt, effiziente und kostensparende Verfahren zu entwickeln, mit denen überprüft werden kann, ob diese Anforderungen eingehalten werden.

Um festzustellen ob das entworfene System diese Anforderungen erfüllt werden in der Praxis viele aufwändige Tests und Analysen durchgeführt. Es müssen alle möglichen Fehlerursachen identifiziert und beseitigt werden. Statische Analyseverfahren setzten mathematischen Methoden und Verfahren ein um abstrakte Konstruktionsbeschreibungen der Systeme zu untersuchen. Dynamische Tests verwenden Prototypen um einzelne konkrete Fehlersituationen zu simulieren. Die Stärken und Schwächen beider Verfahren ergänzen sich. So können statische Analysen bereits frühzeitig eingesetzt werden und erlauben mit Hilfe von automatischen Werkzeugen eine vollständige Untersuchung aller möglichen Kombinationen von Fehler- und Systemkonfigurationen. Bei sehr großen und komplexen Systemen können die nötigen Berechnungen oft jedoch nicht in realistischer Zeit durchgeführt werden. Testverfahren auf Basis von Prototypen können sehr genau einzelne Situationen auch bei sehr komplexen Systemen untersuchen. Die vollständige Überprüfung auf korrektes Verhalten ist nur schwer zu testen, da die Anzahl der möglichen Kombinationen aus internem und externem Zustand riesig ist. Außerdem sind Aufwand und Kosten für die Erstellung von Prototypen sehr hoch.

In MBAT sollen gezielt Kombinationsverfahren entwickelt werden, die die Stärken beider Verfahren ausnutzen um insgesamt bessere Ergebnisse zu erzielen.