Der DLR-Flugsteuerungsrechner stellt eine hochintegrierte Avionikplattform für den Einsatz in kleinen bis mittelgroßen unbemannten Luftfahrzeugen dar. Der Rechner zeichnet sich durch seine große Anzahl an Kommunikationsschnittstellen, integrierter Sensoren sowie leistungsfähiger Prozessoren aus und kann damit in unterschiedlichen Anwendungsszenarien flexibel eingesetzt werden. Die redundante Implementierung kritischer Komponenten wie der Energieversorgung und Prozessoren erhöht die Zuverlässigkeits- und Integritätseigenschaften der Avionikplattform.
Die Arbeitsgruppe Avioniksysteme erforscht Themen rund um die Planung, Entwicklung und Zulassung von Avionik- Soft- und Hardware.
Ein Schwerpunkt liegt auf modellgestützten Prozessen, insbesondere im Bereich des Systems Engineering. Hier verknüpfen wir innovative Methodiken, wie beispielsweise die am Massachusetts Institute of Technology (MIT) entwickelte STPA (System Theroetic Process Analysis), mit modernen Modellierungssprachen wie SysML v2. Model-Based Systems Engineering (MBSE). MBSE stellt eine Schlüsselfähigkeit dar, um trotz wachsender Komplexität den Überblick beim Systementwurf zu behalten und gleichzeitig ein kohärentes Design zu gewährleisten.
Ein weiterer Schwerpunkt ist die Implementierung von Avioniksystemen unter Berücksichtigung aktueller Techniken aus der IT, etwa Rust oder Infrastructure-as-Code - insbesondere im Hinblick auf Echtzeitbetriebssysteme und deren Software-Schnittstellen (Application Programming Interfaces wie beispielsweise ARINC 653.
Während moderne Programmiersprachen wie Rust viele Fehler bereits zur Designzeit aufdecken können, gewährleistet Infrastructure-as-Code einen geordneten und reproduzierbaren Entwicklungsablauf. Gerade die Kombination aus komplizierten Nischentechnologien, die häufig für Systeme der höchsten Sicherheitslevels angewandt werden, kann sonst schnell in schwer reproduzierbaren Ergebnissen münden.
Der dritte Schwerpunkt stellt die FPGA-Entwicklung, beispielsweise für hochverfügbare Systeme, aber auch zum Beschleunigen von Berechnungen, wie etwa der Inferenz neuronaler Netze dar. Gerade die ausgereiften Performance-Optimierungen moderner Mikroprozessoren erschweren eine präzise Charakterisierung des Zeitverhaltens von Software. Im Gegensatz dazu sind FPGAs deutlich vorhersagbarer. Zudem bieten FPGAs (Fine-Pitch Ball Grid Array) erhebliche Vorteile für die parallele Datenverarbeitung durch vergleichsweise einfache Funktionseinheiten im Vergleich zu Mikroprozessoren, weswegen sie aus der Avionik-Entwicklung nicht mehr wegzudenken sind.
