Im Vergleich zu früher stellen Kraftfahrzeuge heute viel zusätzliche Funktionalität bereit, wie beispielsweise Stabilitätsprogramme und Fahrerassistenzsysteme. Es werden auch weiterhin immer mehr solcher sogenannter Features entwickelt, wodurch die Software in den unterschiedlichen Steuergeräten eines Kraftfahrzeugs zunehmend komplexer wird. An dieser Stelle können Probleme entstehen, wenn diese Features miteinander interagieren. Durch die steigende Anzahl an Features wird es immer schwieriger werden solche Feature-Interaktionen zu erkennen. Ziel dieser Arbeit war es daher, Feature-Interaktionen systematisch zu erkennen. Dazu sollten geeignete Metriken zum Einsatz kommen - sogenannte Coupling-Metriken. Features in Kraftfahrzeugen können grundsätzlich auf mehreren Steuergeräten verteilt sein. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein Konzept zur Erkennung von Feature-Interaktionen am Beispiel der Software eines Motorsteuergeräts untersucht. Dazu wurde zu Beginn die vorliegende Software auf vorhandene Features untersucht. Anschließend wurde eine Tool-Chain entwickelt, die das Parsing der Software durchführt und die Metriken auf die Features dieser Motorsteuergeräte-Software anwendet. Die Tool-Chain erlaubt es außerdem die Ergebnisse der Coupling-Metriken zu visualisieren. Anhand dieser Ergebnisse wird diskutiert, ob und wie mit Hilfe von Coupling-Metriken potentielle Feature-Interaktionen erkannt werden können. Erkannte Feature-Interaktionen werden analysiert. Außerdem wird untersucht, ob bzw. welche weiteren Aussagen mit Hilfe von Coupling-Metriken über Feature-Interaktionen getroffen werden können.
de
Compared to the past, today's vehicles provide a great deal of additional functionality, such as stability programs and driver assistance systems. More and more features of this kind are being developed, making the software in the various control units of a vehicle increasingly complex. At this point, problems can arise when these features interact with each other. The growing number of features will make it increasingly difficult to detect such feature interactions. The aim of this work was therefore to systematically detect feature interactions. For this purpose, suitable metrics should be used - so-called coupling metrics. In principle, features in vehicles can be distributed over several control units. Within the frame of this work, a concept for the detection of feature interactions was investigated using the software of an engine control unit as an example. For this purpose, the present software was initially examined for existing features. Subsequently, a tool chain was developed that parses the software and applies the metrics to the features of this engine control unit software. Furthermore the tool chain makes it possible to visualize the results of the coupling metrics. On the basis of these results it is discussed whether and how potential feature interactions can be detected with the help of coupling metrics. Detected feature interactions are analyzed. In addition, it is examined whether or which further statements about feature interactions can be made by means of coupling metrics.
en
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Abweichender Titel nach Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers