Fehlertoleranz
Ein besonderes Augenmerk liegt auf der Realisierung leistungsfähiger Fehlertoleranzmechanismen. Sie sind nötig, um sporadische Datenverfälschungen, die durch das ständige Auftreffen von hochenergetischen Teilchen auf die Satellitenbauteile auftreten können, zuverlässig zu erkennen und zu behandeln. Aus diesem Grund ist die Hardware des Systems durchgehend zweifach ausgelegt; die redundanten Verarbeitungsknoten arbeiten nach dem Worker-Monitor-Prinzip. Dabei führt ein Knoten, der Worker die Berechnungen nur aus, der redundante Knoten, auch Monitor genannt, überwacht die korrekte Arbeitsweise des Workers. Wird im Worker-Knoten ein nicht behandelbarer Fehler erkannt, so wird automatisch auf den Monitor-Knoten umgeschaltet, der die Berechnung als neuer Worker-Knoten fortführt. Dieses robuste Worker-Monitor-Prinzip soll für hohe Verfügbarkeit des Systems selbst im Fehlerfall sorgen. Zusätzlich muss nahezu ausgeschlossen werden, dass unerkannte Fehler zu falschen Steuerbefehlen führen und so eine unkontrollierte Bewegung des Raumfahrzeugs erfolgt. Aus diesem Grund nutzen die Wissenschaftler die acht Prozessorkerne des P4080 nicht nur zur Maximierung der Rechenleistung, sondern auch zur Realisierung leistungsfähiger Fehlertoleranzmechanismen. Besonders kritische Berechnungen führt das System dabei parallel auf verschiedenen Prozessorkernen aus und kann so die Ergebnisse durch einen sicheren Vergleich überprüfen. Hierfür realisieren die Hardwarespezialisten eine Synchronisierungs- und Voting-Einheit in einem strahlungstoleranten FPGA-Baustein, der redundante Berechnungsergebnisse on-the-fly vergleichen kann. Durch die Mehrheitsentscheidung über die redundant ausgeführten Berechnungen wird die Ausgabe fehlerhafter Steuerungsbefehle zuverlässig verhindert.
Effiziente Algorithmen
Ein weiterer Schwerpunkt im Muse-Projekt bildet die Entwicklung eines optischen Positionssensors, der in einem realen Raumfahrzeug mit anderen Sensoren wie Radar oder laserbasierter Entfernungsmessung kombiniert werden würde. Mithilfe des Positionssensors vergleicht das System aktuelle Bilder von bis zu drei Kameras mit vorab gespeicherten Bildinformationen der geplanten Landestelle. In einer Trainingsphase erstellen die Forscher mittels vorhandener Bilddaten sowie Fern Classifiern ein Modell der Lande-stelle. Während des Landeanflugs vergleicht das System die aktuellen Kameradaten mithilfe des Fast-Feature-Erkennungsverfahrens mit dem Modell der Lande-stelle und korrigiert die Flugbahn entsprechend. Das Verfahren wird durch einen Vergleich des gespeicherten mit dem aktuellen Kamerabild zusätzlich abgesichert. Darüber hinaus lässt sich mittels zweier Kameras ein Stereobild erstellen, mit dem sowohl der Abstand zur als auch die Beschaffenheit der Landeoberfläche ermittelt werden kann. Alle Algorithmen laufen bei Bedarf redundant und parallelisiert, so dass alle acht Cores der Hardware optimal ausgenutzt werden.
Kompetenzen
Die Forscher von Fraunhofer First arbeiten im Projekt sowohl an Konzepten für die Software als auch für die Hardware. Zusätzlich zur Entwicklung, Parallelisierung und dem Test speziell optimierter Bildverarbeitungsalgorithmen begleitete das Institut den gesamten Entwicklungsprozess. Dieser reichte von der Auswahl der Bauteile und der Entwicklung der Aufbautechnik über die Schaltplan-Entwicklung und das Platinen-Layout bis hin zur Inbetriebnahme und dem Test der Prozessorplatinen.
