Thema Konzeption, Umsetzung und Evaluation eines Frameworks zur Detektion von
Nebenläufigkeitsfehlern in Laufzeitsystemen eingebetteter
Mensch-Maschinen-Schnittstellen
Thema (englisch) Design, implementation and evaluation of an infrastructure for concurrency
testing of embedded human-machine interface runtime systems
Zusammenfassung Eingebettete Mensch-Maschinen-Schnittstellen stellen die zentrale
Schnittstelle zwischen eingebetteten Geräten und deren Benutzern dar.
Aufgrund der direkten Interaktion zwischen Benutzer, Aktoren und Sensoren
müssen diese Geräte zuverlässig arbeiten und daher muss ihre Software
robust gegenüber Fehlern implementiert worden sein. Aufkommende
Mensch-Maschinen-Schnittstellen werden zunehmend auf Mehrkernprozessoren
ausgeführt, welche wiederum Aufgaben in parallelen Ausführungssträngen
abarbeiten. Diese Ausführungsstränge teilen sich dabei den Zugriff auf
bestimmte Ressourcen. Bei einem solchen Zugriff können
Nebenläufigkeitsfehler, wie zum Beispiel Deadlocks und Data Races,
auftreten. Diese Nebenläufigkeitsfehler beeinflussen natürlich die
Zuverlässigkeit und damit die Robustheit des eingebetteten Systems negativ.
Obgleich es Softwarewerkzeuge zur Feststellung von Data Races gibt, ist zur
Fehleridentifikation ein kontinuierlicher Parallelitätstest notwendig,
welcher jedoch nicht vollständig lösbar bzw. abdeckbar ist. In dieser
Bachelorarbeit soll ein Framework für Parallelitätstests für eingebettete
Mensch-Maschinen-Schnittstellen Laufzeitsysteme entworfen, implementiert
und evaluiert werden. Dieses Framework soll nicht nur die neusten
Testwerkzeuge wirksam einsetzen und die Anforderungen moderner
Mensch-Maschinen Entwicklungsumgebungen erfüllen, sondern weiterhin
erlauben dieses in effizierter und effektiver Art und Weise in die
Testautomatisierung bestehender Test Frameworks zu integrieren.