CarRing II ist ein Echtzeitrechnernetz, das den Feld- und Multimediabussen, die bislang im Auto existieren, überlegen ist und diese ersetzen kann. Es bietet neben einer wesentlich höheren Datenrate (1,00/3.125/6.25 Gbit/s), hohe Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit von kleinen zu großen Systemen, einen effizienten Zugriff auf das Übertragungsmedium, sowie ein hohes Abstraktionsniveau für den Anwender. Zusätzlich wird der kilometerlange Kabelbaum im Fahrzeug signifikant reduziert. Ein Grund dafür ist, dass eine Ringtopologie basierend auf zweiadrigen, shielded twisted pair-Kabeln verwendet wird. Ein anderer Grund liegt darin, dass die Programmierschnittstelle von CarRing II eine Implementierung aller 7 ISO-Schichten darstellt, so dass nicht mehr wie bislang im Automobilbereich üblich, Kommunikationsfunktionen der höheren ISO-Schichten über Anwender-Programme realisiert werden müssen. Vielmehr werden alle CarRing II-Protokolle von einem FPGA, der in VHDL programmiert ist, in Echtzeit ausgeführt und garantieren vorhersagbare Latenzen bei der Datenübertragung. Jedes FPGA fungiert als ein CarRing-Knoten. Bis zu 16 Knoten können in einem Ring gekoppelt werden, bis zu 255 Ringe Router-gekoppelte Ringe sind pro Auto möglich. CarRing II wird von der DFG gefördert und ist Teil des TUCar-Projekts, in dem 12 CarRing II-Knoten eingesetzt werden. Näheres siehe hier und hier

CarRing II is a real-time computer network which can outmatch and replace the field and multimedia busses that are currently used in cars. It offers high reliability and scalability from small to large systems, efficient medium access, and a higher level of abstraction for the end user, beside a much higher data rate (1,00/3.125/6.25 Gbit/s) than field busses. Furthermore, the milelong cable tree in the vehicle is significantly reduced. One reason for the superiority is that a two-wired, shielded twisted-pair cabling in ring topolgy is used. An other reason is the CarRing II's application programming interface that implements all 7 ISO layers, thus allowing communication functions of higher ISO layers to be realized no longer by individual user programs but by distinct communication controllers. All protocols are executed by a FPGA in real-time. Each FPGA is VHDL-programmed by us in order to guarantee deterministic latency for data transmission and acts as a CarRing II node. Up to 16 nodes can be coupled in a ring, and up to 255 rings are possible in a car by employing additional routers. The project is funded by the DFG, and 12 CarRing II nodes are used in our corresponding TUCar project as a basis for x-by-wire functionality. For details see here and here

TUCar ist eine fahrende Testplattform zur Erprobung neuer Konzepte für Kommunikation und für Steuergeräte. TUCar soll für ein Auto der Zukunft die folgenden zwei Zielsetzungen erkunden und testen:

• Eine verbesserte Datenübertragung zwischen allen Elektronikkomponenten
• Eine Rezentralisierung der Steuergeräte (ECUs)

Für diese Punkte wurden die beiden Teilprojekte CarRing II bzw. ConPar definiert. Beim Teilprojekt CarRing II erfolgt die Intra-Auto-Kommunikation über ein EchtzeitRechnernetz anstelle von Feldbussen. Beim Teilprojekt ConPar wird eine Rezentralisierung der Steuergeräte durch Echtzeit-Emulation derselben in einem zuverlässigen Echtzeit-Parallelrechner durchgeführt. TUCar wird zusammen mit dem Institut für Prozess- und Produktionsleittechnik der TU Clausthal entwickelt. Dieses Institut hat den mechanischen Teil des Projekts übernommen. Das Institut für Elektrische Energietechnik und das Institut für Elektrische Informationstechnik der Universität unterstützen das Projekt logistisch. TUCar wurde bzw. wird von der Volkswagen AG, der IAV GmbH und der Lenze GmbH gefördert. Eine Kooperation gibt es ferner mit DHB Componentes Automotivos in Brasilien. Näheres siehe: hier

TUCar is a moving test platform for evaluating new concepts in communication and control of electronic controller units (ECUs). The mission of TUCar ist the testing of the following two goals for a future car:

• Improved data transmission between all electronic components
• Re-centralization of ECUs

Therefore, the two sub-projects CarRing II and ConPar have been defined. CarRing II allows for intra-car communication by means of a realtime computer network instead of field busses. ConPar bundles ECUs in one unit via emulating them in a reliable realtime parallel computer. The Institutes for Electrical Information Technology and Electrical Energy Technology of the university are supportive to the project which is funded by Volkswagen AG, IAV GmbH and Lenze GmbH. A cooperation exists also with DHB Componentes Automotivos in Brasil. For details see: here

ConPar ist ein Parallelrechner zur Emulation von Steuergeräten in Automobilen (ECUs). Seine Aufgabe ist es, kommerzielle ECUs in Echtzeit nachzuahmen und deren Software ohne Programmänderungen auszuführen. Aus der Sicht des Rechnerarchitekten muss ConPar Messwerte von Sensoren einlesen, multiple Tasks in Echtzeit verarbeiten und Ausgangssignale erzeugen. Typische Anwendungsgebiete von ConPar sind charakterisiert durch harte und weiche Echtzeitanforderungen bei gleichzeitig hoher Rechenleistung, die - trotz beschränkten Finanzbudgets - in weiten Grenzen von 2-256 Prozessoren skalierbar sein soll. Das ConPar-Verbindungsnetzwerk zur Interprozessor-Kommunikation basiert auf CarRing II. Die Anwendungen von ConPar liegen in der Re-Zentralisierung von ECUs, deren Zahl mittlerweile 100 erreicht hat, was im Auto  viel Platz- und Energie verbraucht und wegen der damit verbundenen Komplexität hohe Kosten und Probleme bei der Systemintegration verursacht. Ein ConPar-Rechner kann im Maximalausbau bis zu 256 ECUs ersetzen. Näheres siehe: hier

ConPar is a parallel computer for the emulation of electronic controller units in cars (ECUs). Its task is to emulate commercial ECUs in real time and to execute their software without modification. From the view of a computer architect, ConPar has to read-in measurement data from sensors, process multiple tasks in real time, and generate output values. Typical application areas of ConPar are characterized by hard and soft real-time requirements, combined with high computing power. The latter should be easily scalable from 2-256 processors even with low financial budget. ConPar’s interconnection network for interprocessor communication is based upon CarRing II. The application of ConPar is the re-centralization of ECUs, whose number has already reached 100. This large amount leads in the car to high consumption of space and energy and results in high costs and problems during system integration. ConPar may replace up to 256 ECUs in its maximum configuration by one single unit. For details see: here

Im Projekt Modell-Rover, das in enger Kooperation mit der Fa. IAV GmbH in Gifhorn entwickelt und gebaut wird, stehen die Aufgabengebiete „Kommunikation im Automobil“, sowie „autonomes Fahren“ und „zentrale Steuerung von Lenkung, Antrieb und Sensorik“ im Vordergrund. Der Rover ist ein sich selbst steuerndes Fahrzeug, das in seiner mechanischen Konstruktion auf einem Stahlrahmen und einer Plastikkarosserie beruht. Es ist im Maßstab 1:5 (ca. 80x20x10 cm³) realisiert und spiegelt im Design einen Sportwagen wider. Der Rover enthält einen 32 Bit-Mikrocontroller von Atmel (AVR 32) als zentrales Steuergerät, sowie eine Elektroservolenkung, einen Elektroantrieb, einen Hallsensor als Weggeber und 6 Ultraschallsensoren. Es fährt programmgesteuert auf einer Bahnkurve, die in unserem Fall eine flach liegenden Acht implementiert. Detektieren die Ultraschallsensoren ein Hindernis auf dieser Bahn, wird die Geschwindigkeit reduziert und der Rover versucht, das Hindernis zu umfahren und danach wieder auf seine Bahnkurve zurückzukehren. Näheres siehe: hier.

In project model rover, which is developed and built in close cooperation with IAV GmbH at Gifhorn, are the paramount tasks „communication in automobile“, as well as „autonomous driving“ and „central control of steering, motor and sensors“. The rover is a self-steering car which is based in its mechanical construction on a steel chassis and a plastic autobody. The Rover is made in the scale of 1:5 (app. 80x20x10 cm3) and reflects in its design a race car. It contains a 32 Bit microcontroller from Atmel (AVR 32) als central ECU, as well as an electro servo steering, an electro drive, a hall sensor as position encoder, and 6 super sonic sensors. It drives on a programmable trajectory which has, in our case, the shape of a flat laying 8. When the super sonic sensors detect an obstacle standing in the rover's curve, it reduces speed and tries to circumvent the hindrance, in order to return to its programmed trajectory afterwards. For details see: here.

Ziel des Projekts Rechengrid sind der Entwurf und die Implementierung eines Meta-Schedulers, der im Rahmen von DEISA (Distributed European Infrastructure for Supercomputing Applications) User Jobs zwischen 11 europäischen Hochleistungsrechenzentren migrieren soll (= automatisierter Lastausgleich). Zu den zu lösenden Aufgaben gehören:

• Eine situationsbasierte Auswahl von Algorithmen zum Finden freier Ressourcen im Grid für rechenbereite Jobs mit Hilfe eines robusten Peer-to-Peer Overlay-Kommunikationsnetzwerks (= verteilte Architektur ohne zentrale Komponenten)
• Ein effizientes Grid-Scheduling mit Hilfe des multikriteriellen Optimierungsverfahrens AHP (Analytical Hierarchy Process) und einer dynamisch variablen Funktion (Tangens Hyperbolicus) zur Berechnung des AHP-Nutzwerts
• Entwurf und Implementierung der Software
• Test unter realistischen Einsatzbedingungen

Als Grundlage zur Implementierung dient die Open Grid Services Architecture (OGSA), welche standardisierte Schnittstellen für Web Services definiert, die für den Grid-Einsatz ausgelegt sind. Die Verwendung von OGSA-Schnittstellen erlaubt den Einsatz des Meta-Schedulers sowohl mit Globus Toolkit V4 als auch mit Unicore V6 als Grid Middleware. Näheres siehe hier und hier

The goals of the Compute Grid project are the design and the implementation of a meta scheduler for DEISA (Distributed European Infrastructure for Supercomputing Applications) which migrates user jobs between 11 European high performance computing centers (= automatic load balancing). Among the tasks to be solved are:

• A situation-dependent selection of algorithms for the discovery and allocation of free resources in the grid to jobs which are ready to run. This is accomplished by means of a robust peer-to-peer overlay communication network.
• An efficient grid scheduling by means of the multiple-criterion optimization-procedure AHP (Analytical Hierarchy Process), together with a dynamic-variable function (Tangens Hyperbolicus) to compute the AHP utility value.
• Design, implementation and test of the software
• Test in an realistic operation scenario (DEISA)

The Open Grid Services Architecture (OGSA) is used as a basis for the implementation, since OGSA provides standard interfaces for the grid environment. The usage of OGSA allows to operate the meta scheduler with Globus Toolkit V4 as well as with Unicore V6 als Grid Middleware. For details see here and here.

Ziel ist die Performanz-Optimierung von D-Grid-Anwendungen (Teilprojekt Medigrid), die häufigen Zugriff auf große Datenbestände benötigen. Die Performanz-Optimierung erfolgt mit Hilfe eines Metaschedulers, der Teil des Medigrid Schedulers GWES werden wird. Zu den Aufgaben des Metaschedulers gehört die Messung von Performanz-Parametern der an Medigrid beteiligten Sites, sowie die Berücksichtigung der gewünschten Job-Anforderungen und der verfügbaren Site-Ressorcen in einem Matching-Verfahren. Performanz-Parameter sind die Zahl der CPUs, die Länge der Warteschlangen, die Größe der Hauptspeicher, sowie die Job- bzw. Datentransferzeiten. Teil des Meta Schedulers ist ein Resource Matcher, der den vom Anwender mit Hilfe des GWUI (Grid Workflow User Interfaces) spezifizierten Task Workflow eines Jobs mit den gerade verfügbaren Ressourcen vergleicht und geeignete Passungen ermittelt (just-in-time Soll/Ist-Vergleich). Der Metascheduler berücksichtigt alle Parameter in einem zweistufigen Verfahren. In der ersten Stufe wird mit Hilfe von HEFT (Heterogeneous Earliest-Finish-Time) - eines prioritätsbasierten Verfahrens - eine statische Reihenfolge der auszuführenden Tasks eines Jobs festgelegt (full-ahead schedule). In der zweiten Stufe werden diese Tasks aufgrund von Performanz-Messungen in den Sites, den Task-Prioritäten und den geschätzten Datentransfer- und CPU-Ausführungszeiten der Tasks den verfügbaren Ressourcen zugeteilt (just-in-time schedule). Die Implementierung erfolgt mit Hilfe von GlobusToolkit V4 und des Workflow-Managers Managers GWES. Näheres siehe hier und hier.

The goal of this project is to optimize the performance of applications for the German D-Grid (subproject Medigrid), which exhibit frequent access to large data bases. The optimization is achieved by means of a meta scheduler which will become part of the Medigrid middleware. Among the tasks of the meta scheduler is to measure performance parameters of the sites participating in Medigrid, as well as to take into account the desired job requests and the available site resources, such that requests and resources are matched. Performance parameters are the number of CPUs, the lengths of the input queues, the sizes of the main memories, and the job and data transfer times. Part of the meta scheduler is a resource matcher which compares the tasks' workflow of a job that was specified by means of GWUI (Grid Workflow User Interfaces) with that resources that are currently available. The resource matcher finds appropriate matchings by a just-in-time comparison of offers and requests. All necessary parameters for matching are taken into account in a two-tire procedure. In the first tire, HEFT (Heterogeneous Earliest-Finish-Time) is used as a priority-based algorithm to establish a static precedence for the tasks that have to be executed for a job (= full-ahead schedule). In the second tire, these tasks are allocated to available resources, according to performance measurements in the sites, tasks' priorities, and estimated data transfer and CPU execution times (= (just-in-time schedule). Implementation is made by GlobusToolkit V4 and the Workflow Manager GWES. FOr details see here and here.

In einer gemeinschaftlichen Projektumgebung ist ein flexibler Mechanismus zur Autorisierung und Authentifizierung der Projektteilnehmer von hoher Bedeutung. Derzeit werden verschiedene Lösungen, wie Shibboleth oder der Virtual Organization Membership-Service (VOMS) installiert, um dieses Problem zu lösen. Die meisten Methoden zur Autorisierung und Authentifizierung benützen eine Public Key-Infrastruktur (PKI), und Benutzergemeinschaften bilden mit Hilfe von Technologien wie VOMS Virtuelle Organisationen (VOs). VOMS leidet jedoch aufgrund seines zentralisierten Aufbaus und seiner PKI-Basierung an bestimmten Beschränkungen. Dies führt zu starren Lösungen, die mehrfache Login-Ebenen erfordern.

Das Ziel dieses Projekts ist es, eine einzige Software-Infrastruktur für die Autorisierung und Authentifizierung zu schaffen, die verschiedene Benutzerfälle unterstützt und die weltweit arbeitet. Sie muss mit existierender Middleware wie UNICORE and Globus kompatibel sein, aber auch in einer reinen web-Umgebung benutzbar sein, z.B. über Web-Dienste. Zusätzlich sollen in diesem Projekt Werkzeuge geschaffen werden, um die Integration in verschiedene Anwendungsfelder zu erleichtern.

In a collaborative project environment, a flexible mechanism for authentication and authorization of the project members is of high importance. Currently, several solutions such as Shibboleth or the Virtual Organization Membership Service (VOMS) are deployed to solve this problem. Most authentication and authorization methods employ Public Key Infrastructure (PKI), and user communities form Virtual Organizations (VOs) by means of technologies such as VOMS. VOMS however suffers from certain limitations due to its centralized service structure and PKI base. This leads to rigid solutions which require multiple levels of login.

The aim of this project is to provide a single authentication and authorization software infrastructure (AAI) which supports various use cases for single login and which works worldwide. It must be compatible with current middleware such as UNICORE and Globus, while also being usable within a pure web environment, e.g. by means of web services. In addition, the project will provide the necessary tools to ease the integration into different usage areas.

TI Online ist ein Bundesländerübergreifendes Projekt zur Erstellung eines berufsbegleitenden und Internet-basierten Bachelor-Studiengangs. Beteiligt sind die Universität Hamburg, TU Hamburg-Harburg, Universität Rostock, Universität zu Lübeck, Fachhochschule Lübeck und die Technische Universität Clausthal. TI Online wird aus multimedialen Lerninhalten bestehen und unterscheidet sich im Lehrangebot vom Studium der reinen Informatik und der Informationstechnik in Art und Gewichtung der Informatik-, Mathematik- und Elektrotechnik-Module. Der Online-Studiengang soll zusätzlich zum normalen Studienangebot der TU Clausthal angeboten werden. Er ist als Weiterbildungsangebot für Berufstätige gedacht und zu deren Höherqualifizierung dienen. Es werden kostendeckende Studiengebühren erhoben. Näheres siehe: www.ti-online.org

TI Online is a project spanning across several federal states in Germany in order to create an Internet-based Bachelor course that can be studied extra-occupational. Participating organizations are University of Hamburg, University of Technology Hamburg-Harburg, University of Rostock, University of Lübeck, University of Applied Sciences Lübeck and University of Technology Clausthal. TI Online will comprise multimedia learning content that is organized in modules. It distinguishes from study courses of pure Informatics and Information Engineering in the selection and weighting of modules from Informatics, Mathematics and Electrical Engineering. TI Online will be availiable at TU Clausthal in addition to its standard courses. It is devised as continuing education for professional workforce. Cost-covering study fees will be charged. For more information see www.ti-online.org

The goal of the SafeNet project is to develop a computer network that fulfils the requirements of future cars which will be based on x-by-wire. This technology allows to control all car functions electronically. However, such vehicles require an in-car communication that has high reliability, time-determinism, good scalability from small to large systems, good flexibility and interoperability, high data rates, low latency and less cable lengths. To achieve this, a dedicated computer network called SafeNet will be developed. In order to achieve the above requirements, its design and implementation process must be monitored and supported by special software tools that combine the capabilities of model-based code generation from software engineering with hardware/software co-design from embedded real-time systems. This is a new and unique feature combination that does not exist yet. However, the AEGIS and RA tools from St. Petersburg State Polytechnic University can be augmented by a comprehensive timing and performance analysis so that they can used for SafeNet. The SafeNet project has a high commercial potential because an innovation in car industry will be ignited as soon as it is possible to replace field busses as an outdated technology by a homogenous, time-deterministic, high-speed computer network that has its emphasis on reliability. For details see here.