Eingebettete Systeme - Exam

Aufgabe 1)

Konzept eingebetteter Systeme: Eingebettete Systeme sind spezialisierte Computersysteme, die in größere Systeme integriert sind und spezifizierte Aufgaben ausführen. Sie zeichnen sich durch eine beschränkte Rechenkapazität auf spezifische Aufgaben, häufigen Echtzeitbetrieb, hohe Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit, meist geringe Benutzerinteraktion und oft ressourcenbeschränkte Hardware aus. Solche Systeme sind in sowohl Hardware als auch Software eingebettet und finden Anwendung in verschiedenen Bereichen wie Medizingeräte, Automobilsteuerungen und Haushaltsgeräte.

a)

(a) Erläutere die Bedeutung von Echtzeitbetrieb in einem eingebetteten System anhand eines Beispiels aus der Medizintechnik. Diskutiere die Konsequenzen, falls Echtzeitbetrieb in diesem Kontext nicht gewährleistet ist.

Lösung:

(a) Bedeutung von Echtzeitbetrieb in einem eingebetteten System anhand eines Beispiels aus der Medizintechnik:

Echtzeitbetrieb bedeutet, dass ein eingebettetes System in der Lage ist, Aufgaben innerhalb einer strikt definierten Zeitspanne auszuführen. Diese Anforderung ist entscheidend für die Korrektheit und Zuverlässigkeit eines Systems, besonders in sicherheitskritischen Anwendungen.

Beispiel: Betrachten wir einen Herzschrittmacher, ein typisches eingebettetes System in der Medizintechnik. Ein Herzschrittmacher überwacht die Herzaktivität eines Patienten und sendet bei Bedarf elektrische Impulse, um den Herzrhythmus zu regulieren. In diesem Kontext bedeutet Echtzeitbetrieb, dass das System den Zustand des Herzens kontinuierlich und ohne Verzögerung überwacht und bei Unregelmäßigkeiten sofortige Korrekturmaßnahmen ergreift.

Konsequenzen bei fehlendem Echtzeitbetrieb:

• Lebensgefahr: Verzögerungen im Betrieb des Herzschrittmachers könnten zu schweren gesundheitlichen Komplikationen oder sogar zum Tod des Patienten führen. Die korrekte und sofortige Reaktion des Systems auf Veränderungen im Herzrhythmus ist entscheidend, um das Leben des Patienten zu schützen.
• Verlust an Vertrauen: Patienten und medizinisches Personal müssen sich absolut auf die Zuverlässigkeit des Systems verlassen können. Jede Form von Verzögerung oder Fehlfunktion kann das Vertrauen in diese lebenswichtigen Geräte erheblich mindern.
• Rechtliche Konsequenzen: Herstellern könnten erhebliche rechtliche Probleme drohen, wenn ihre Geräte nicht die erforderlichen Echtzeitanforderungen erfüllen und dadurch Patienten zu Schaden kommen.

Der Echtzeitbetrieb eines eingebetteten Systems, insbesondere in der Medizintechnik, ist also von höchster Bedeutung, um die Sicherheit, Zuverlässigkeit und Effektivität des Systems zu gewährleisten.

b)

(b) Eingebettete Systeme müssen oft hohe Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit sicherstellen. Erkläre, warum diese Eigenschaften in der Automobilindustrie besonders wichtig sind. Beziehe Dich dabei auf eine spezifische Anwendung (z.B. elektronische Stabilitätskontrolle).

Lösung:

(b) Bedeutung von hoher Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit in der Automobilindustrie:

Eingebettete Systeme in der Automobilindustrie müssen höchste Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit sicherstellen, um die Sicherheit und Funktionalität von Fahrzeugen zu gewährleisten. Diese Systeme tragen dazu bei, das Fahrzeug sowohl unter normalen als auch unter extremen Bedingungen zuverlässig zu steuern und zu überwachen.

Beispiel: Elektronische Stabilitätskontrolle (ESC)

Die elektronische Stabilitätskontrolle (ESC) ist ein eingebettetes System in modernen Fahrzeugen, das dazu beiträgt, die Stabilität des Fahrzeugs zu verbessern, indem es automatisch Bremseingriffe an einzelnen Rädern vornimmt, um ein Ausbrechen des Fahrzeugs zu verhindern.

Wichtigkeit von Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit:

• Sicherheit: Eine zuverlässige ESC ist entscheidend, um Unfälle zu vermeiden. Wenn das System ausfällt oder nicht verfügbar ist, kann das Fahrzeug in kritischen Situationen ins Schleudern geraten, was zu schweren Unfällen führen kann.
• Verbrauchervertrauen: Fahrzeugbesitzer müssen dem eingebetteten System voll und ganz vertrauen können. Ein unzuverlässiges System kann das Vertrauen der Verbraucher erheblich beeinträchtigen und den Ruf des Herstellers schädigen.
• Rechtliche Anforderungen: Viele Länder haben strenge Vorschriften und Normen hinsichtlich der Betriebssicherheit von Fahrzeugen. Ein Ausfall der ESC könnte den Hersteller rechtlich zur Verantwortung ziehen und zu Rückrufen führen.
• Kritische Einsatzbedingungen: Fahrzeuge müssen unter allen Bedingungen funktionieren, sei es bei extremen Wetterbedingungen, auf schlechten Straßen oder im Hochgeschwindigkeitsbereich. Ein hoch zuverlässiges und verfügbares System ist unerlässlich, um solche Herausforderungen zu meistern.

Hohe Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit der ESC sind also wesentlich, um die Sicherheit der Insassen und anderer Verkehrsteilnehmer zu gewährleisten und rechtlichen und marktwirtschaftlichen Anforderungen gerecht zu werden.

c)

(c) Berechne den maximalen Speicherbedarf eines eingebetteten Systems in einem Haushaltsgerät, wenn das Gerät 256 KB Flash-Speicher für den Programmcode, 128 KB SRAM für Laufzeitdaten und 64 KB EEPROM für Konfigurationsdaten benötigt. Stelle den gesamten Speicherbedarf in Bytes dar.

• Hinweis: 1 KB = 1024 Bytes

Lösung:

(c) Berechnung des maximalen Speicherbedarfs eines eingebetteten Systems:

Um den gesamten Speicherbedarf eines eingebetteten Systems in einem Haushaltsgerät zu berechnen, werden die einzelnen Speicheranforderungen in Byte umgerechnet und dann addiert.

• Flash-Speicher: 256 KB
• SRAM: 128 KB
• EEPROM: 64 KB

Umrechnung in Bytes:

• Flash-Speicher: 256 KB = 256 * 1024 Bytes = 262144 Bytes
• SRAM: 128 KB = 128 * 1024 Bytes = 131072 Bytes
• EEPROM: 64 KB = 64 * 1024 Bytes = 65536 Bytes

Gesamter Speicherbedarf:

Addiere die Speicheranforderungen in Bytes:

  262144 Bytes (Flash) + 131072 Bytes (SRAM) + 65536 Bytes (EEPROM)

Gesamter Speicherbedarf:

= 262144 + 131072 + 65536 = 458752 Bytes

Somit beträgt der maximale Speicherbedarf des eingebetteten Systems 458752 Bytes.

d)

(d) Beschreibe eine Strategie zum effizienten Energiemanagement in ressourcenbeschränkten eingebetteten Systemen, wie sie in batteriebetriebenen Geräten vorkommen. Diskutiere die Vorteile und Herausforderungen dieser Strategie anhand eines Beispiels aus der Praxis, beispielsweise einem tragbaren Medizingerät.

Lösung:

(d) Strategie zum effizienten Energiemanagement in ressourcenbeschränkten eingebetteten Systemen:

Eine gängige Strategie für das effiziente Energiemanagement in batteriebetriebenen eingebetteten Systemen ist der Einsatz von verschiedenen Energiesparmodi. Diese Modi variieren je nach dem Grad der Energieeinsparung und den Anforderungen an die Systemleistung. Beispiele hierfür sind der Schlafmodus, der Tiefschlafmodus und der Leerlaufmodus.

Strategie: Implementierung von Energiesparmodi

Energiesparmodi können konfiguriert werden, um die verschiedenen Komponenten des Systems selektiv auszuschalten oder in einen Energiesparmodus zu versetzen, wenn sie nicht benötigt werden. Sensoren, Prozessoren und andere Peripheriegeräte können nach Bedarf aktiviert oder deaktiviert werden, basierend auf Echtzeitanforderungen.

Beispiel: Tragbares Medizingerät

Ein tragbares Medizingerät wie ein Blutzuckermessgerät könnte verschiedene Energiesparmodi einsetzen, um die Batterielaufzeit zu maximieren. Das Gerät kann im normalen Betriebsmodus arbeiten, wenn eine Messung durchgeführt wird, und in den Schlafmodus wechseln, wenn es ungenutzt bleibt.

• Schlafmodus: In diesem Modus wird die Haupt-CPU heruntergefahren und nur die wesentlichen Komponenten bleiben aktiv, um auf Eingaben wie das Drücken einer Taste zu reagieren.
• Tiefschlafmodus: Hierbei werden fast alle Komponenten deaktiviert, und das System wird durch ein externes Ereignis oder einen Timer geweckt.

Vorteile:

• Längere Batterielaufzeit: Durch das effiziente Management von Energieverbrauch kann die Betriebsdauer des Geräts verlängert werden, ohne die Batterie häufig aufladen zu müssen.
• Erhöhte Zuverlässigkeit: Weniger Stromverbrauch bedeutet weniger Wärmeentwicklung und daher eine geringere Wahrscheinlichkeit von Überhitzungsproblemen und Hardwareausfällen.

Herausforderungen:

• Komplexität der Implementierung: Die Implementierung und Optimierung von Energiemanagementstrategien erfordert umfangreiche Kenntnisse und sorgfältige Planung, um sicherzustellen, dass die Leistungsfähigkeit nicht beeinträchtigt wird.
• Echtzeitbetrieb: Bei hochdynamischen Anwendungen kann das ständige Umschalten zwischen verschiedenen Energiemodi die Reaktionszeit des Systems beeinträchtigen, was besonders in kritischen Medizingeräten problematisch sein kann.
• Kompatibilität: Manche ältere Hardware und Softwarekomponenten sind möglicherweise nicht vollständig kompatibel mit modernen Energiemanagementstrategien.

Zusammenfassend bietet die Nutzung von Energiesparmodi in tragbaren Medizingeräten erhebliche Vorteile in Bezug auf die Batterielaufzeit und Zuverlässigkeit, erfordert jedoch eine sorgfältige Implementierung und Optimierung.

Aufgabe 2)

In einem eingebetteten System soll die Energieeffizienz gesichert werden, während alle Leistungsanforderungen erfüllt werden. Angenommen, es handelt sich dabei um ein eingebettetes Steuerungssystem für ein intelligentes Haushaltsgerät. Das System durchläuft verschiedene Phasen: Im Ruhezustand und während aktiver Phasen. Die Energieverwaltungstechniken einschließlich Taktfrequenzskalierung (DFS) und Spannungsanpassung (DVS) sollen genutzt werden, um den Energieverbrauch zu minimieren. Der Energieverbrauch basiert auf der Leistungsaufnahme (P = V x I), und es sind Energie-Metriken wie Energie pro Operation (EPO) und Energieverzögerungs-Produkt (EDP) zu berücksichtigen. Leistungsanforderungen umfassen Durchsatz, Latenzzeit und Echtzeitfähigkeit. Ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Energieverbrauch und Performance ist zu erreichen.

a)

Berechne die Leistungsaufnahme (P) des Systems im Ruhezustand und in der aktiven Phase. Angenommen, die Spannung (V) beträgt 3.3V und die Stromstärke (I) im Ruhezustand ist 0.1A und in der aktiven Phase 1.2A. Nutze die Formel \textit{P = V x I}.

Lösung:

Um die Leistungsaufnahme (P) des Systems im Ruhezustand und in der aktiven Phase zu berechnen, verwenden wir die gegebene Formel:

P = V x I

• Spannung (V) = 3.3V
• Stromstärke im Ruhezustand (I_Ruhezustand) = 0.1A
• Stromstärke in der aktiven Phase (I_aktiv) = 1.2A

Für den Ruhezustand:

• P_Ruhezustand = V x I_Ruhezustand
• P_Ruhezustand = 3.3V x 0.1A
• P_Ruhezustand = 0.33W

Für die aktive Phase:

• P_aktiv = V x I_aktiv
• P_aktiv = 3.3V x 1.2A
• P_aktiv = 3.96W

Daher beträgt die Leistungsaufnahme des Systems:

• Im Ruhezustand: 0.33W
• Während der aktiven Phase: 3.96W

b)

Erläutere, wie die Techniken der Taktfrequenzskalierung (DFS) und der Spannungsanpassung (DVS) angewendet werden können, um den Energieverbrauch während der aktiven Phasen zu reduzieren.

Lösung:

Um den Energieverbrauch während der aktiven Phasen zu reduzieren, können Techniken wie Taktfrequenzskalierung (Dynamic Frequency Scaling, DFS) und Spannungsanpassung (Dynamic Voltage Scaling, DVS) angewendet werden. Hier ist eine detaillierte Erklärung, wie diese Techniken funktionieren und angewendet werden können:

• Taktfrequenzskalierung (DFS): Bei der Taktfrequenzskalierung wird die Frequenz, mit der der Prozessor arbeitet, je nach Bedarf erhöht oder verringert.
• Wenn das System wenig zu tun hat oder keine Hochleistungsaufgaben ausführt, kann die Taktfrequenz gesenkt werden, um Energie zu sparen.
• Dadurch sinken auch die Leistungsaufnahme und die Hitzeentwicklung.
• Wenn die Anforderungen an die Rechenleistung steigen, kann die Frequenz wieder erhöht werden, um die Leistungsanforderungen zu erfüllen.
• Spannungsanpassung (DVS): Bei der Spannungsanpassung wird die Betriebsspannung des Prozessors dynamisch angepasst.
• Da die Leistungsaufnahme (P) direkt proportional zur Spannung (V) ist, führt eine Reduzierung der Spannung zu einer signifikanten Verringerung des Energieverbrauchs.
• Die Formel für die Leistungsaufnahme ist: P = V x I, wobei ein kleinerer V-Wert zu einem kleinerem P-Wert führt, falls die Stromstärke (I) konstant bleibt.
• Allerdings kann sich die Reduzierung der Spannung auf die Leistung und Zuverlässigkeit des Systems auswirken, weshalb diese Technik sorgfältig eingesetzt werden muss.
• Kombination von DFS und DVS:
• DFS und DVS werden oft kombiniert eingesetzt, um ein optimales Gleichgewicht zwischen Leistung und Energieverbrauch zu erreichen.
• Durch die Kombination beider Techniken kann das System die Spannung reduzieren, wenn es mit einer niedrigeren Frequenz läuft, was zu weiteren Energieeinsparungen führt.
• In der Regel wird die Spannung nur so weit reduziert, dass sie für die aktuelle Taktfrequenz ausreicht, um Fehler oder Instabilitäten zu vermeiden.

Durch die Anwendung von DFS und DVS können intelligente Haushaltsgeräte sicherstellen, dass sie energieeffizient arbeiten, ohne die notwendige Leistungsfähigkeit zu verlieren.

c)

Wenn die Energie pro Operation (EPO) des Systems 5mJ/Operation beträgt und das System in einer Task 1000 Operationen pro Sekunde durchführt, berechne den gesamten Energieverbrauch pro Sekunde des Systems.

Lösung:

Um den gesamten Energieverbrauch pro Sekunde des Systems zu berechnen, nutzen wir die gegebene Energie pro Operation (EPO) und die Anzahl der durchgeführten Operationen pro Sekunde.

• Energie pro Operation (EPO): 5mJ/Operation (5 Millijoule pro Operation)
• Operationen pro Sekunde: 1000 Operationen/Sekunde

Die Formel zur Berechnung des gesamten Energieverbrauchs pro Sekunde lautet:

Gesamter Energieverbrauch pro Sekunde = EPO x Anzahl der Operationen pro Sekunde

Setzen wir die Werte ein:

• EPO = 5mJ/Operation
• Anzahl der Operationen pro Sekunde = 1000 Operationen/Sekunde

Wir berechnen:

• Gesamter Energieverbrauch pro Sekunde = 5mJ/Operation x 1000 Operationen/Sekunde
• Gesamter Energieverbrauch pro Sekunde = 5000mJ/Sekunde
• 5000 Millijoule (mJ) sind gleich 5 Joule (J), da 1000 Millijoule (mJ) = 1 Joule (J)

Daher beträgt der gesamte Energieverbrauch des Systems:

• 5 Joule pro Sekunde

d)

Betrachte das Energieverzögerungs-Produkt (EDP). Angenommen, die Latenzzeit einer Operation beträgt 0.01 Sekunden. Berechne das EDP (in mJ·s) für die oben genannten 1000 Operationen pro Sekunde.

Lösung:

Das Energieverzögerungs-Produkt (EDP) kombiniert die Energie pro Operation (EPO) mit der Latenzzeit jeder Operation, um eine Maßzahl zu erhalten, die sowohl die Energieeffizienz als auch die Leistungsverzögerung berücksichtigt.

Gegebene Daten:

• Energie pro Operation (EPO) = 5mJ/Operation
• Latenzzeit pro Operation = 0.01 Sekunden
• Anzahl der Operationen pro Sekunde = 1000 Operationen/Sekunde

Um das EDP zu berechnen, verwenden wir die Formel:

EDP = EPO x Latenzzeit

Setzen wir die Werte für eine Operation ein:

• EDP = 5mJ/Operation x 0.01 Sekunden/Operation
• EDP = 0.05 mJ·s/Operation

Da das System 1000 Operationen pro Sekunde durchführt, müssen wir diesen Wert noch für die Gesamtzahl der Operationen pro Sekunde berücksichtigen:

Gesamt-EDP (pro Sekunde) = EDP pro Operation x Anzahl der Operationen pro Sekunde

• Gesamt-EDP = 0.05 mJ·s/Operation x 1000 Operationen/Sekunde
• Gesamt-EDP = 50 mJ·s

Daher beträgt das Energieverzögerungs-Produkt (EDP) für die 1000 Operationen pro Sekunde:

• 50 mJ·s

Aufgabe 3)

Eine intelligente Verkehrskontrollsystem soll entwickelt werden, welches in Echtzeit die Verkehrsströmungen in einer Großstadt überwacht und Optimierungsentscheidungen trifft. Die Hauptaufgaben umfassen die Überwachung, Datenanalyse, Entscheidungsfindung und Steuerung der Verkehrslichter sowie Kommunikation mit dem zentralen Server. Diese Aufgaben müssen zwischen Hardware und Software optimal aufgeteilt werden, um maximale Effizienz und Leistung zu erzielen.

a)

Diskutiere die Vor- und Nachteile der statischen und dynamischen Partitionierungsansätze im Kontext eines intelligenten Verkehrskontrollsystems. Berücksichtige dabei Aspekte wie Flexibilität, Leistungsfähigkeit und Energieverbrauch.

Lösung:

Analyse: Statische vs. Dynamische Partitionierung im Intelligenten Verkehrskontrollsystem

Statische Partitionierung

• Vorteile:
  • Vorhersagbarkeit: Da die Verteilung der Aufgaben vorher festgelegt ist, ist das System leichter zu planen und vorhersagbar.
  • Geringer Verwaltungsaufwand: Es sind weniger Ressourcen und Berechnungen erforderlich, um die Aufgabendistribution während des Betriebs zu verwalten.
  • Energieverbrauch: Die klare Verteilung der Aufgaben kann helfen, den Energieverbrauch zu minimieren, da bekannte Lastverteilungen möglich sind.

• Nachteile:
  • Geringe Flexibilität: Änderungen in den Verkehrsbedingungen oder Systemanforderungen können nicht leicht berücksichtigt werden.
  • Performance-Einbußen: Bei unerwarteten Verkehrsmustern kann die Systemleistung beeinträchtigt werden, da keine Anpassungen möglich sind.
  • Skalierbarkeit: Das Hinzufügen neuer Funktionen oder Sensorknoten kann schwierig sein, da die Partitionierung fixiert ist.

Dynamische Partitionierung

• Vorteile:
  • Hohe Flexibilität: Das System kann sich an veränderte Verkehrsbedingungen oder Systemanforderungen anpassen.
  • Optimierte Leistung: Durch fortlaufende Analyse und Anpassung können Ressourcen besser genutzt und Engpässe vermieden werden.
  • Skalierbarkeit: Neue Funktionen oder Knoten können ohne großen Aufwand integriert werden.

• Nachteile:
  • Höherer Verwaltungsaufwand: Es sind komplexere Algorithmen und mehr Rechenleistung erforderlich, um die dynamische Verteilung zu verwalten.
  • Energieverbrauch: Zusätzliche Berechnungen und Anpassungen können den Energieverbrauch erhöhen.
  • Vorhersagbarkeit: Die dynamische Natur kann das System schwieriger vorhersehbar und planbar machen.

Fazit

Die Wahl zwischen statischer und dynamischer Partitionierung hängt stark von den spezifischen Anforderungen und Zielen des intelligenten Verkehrskontrollsystems ab. Ein statischer Ansatz bietet mehr Vorhersagbarkeit und geringeren Verwaltungsaufwand, aber weniger Flexibilität und Anpassungsfähigkeit. Ein dynamischer Ansatz bietet hohe Flexibilität und bessere Leistung bei wechselnden Bedingungen, erfordert jedoch mehr Ressourcen zur Verwaltung und kann den Energieverbrauch erhöhen. Eine hybride Lösung könnte die Vorteile beider Ansätze kombinieren und eine optimale Effizienz und Leistung ermöglichen.

b)

Modelliere die Aufgabenstellung als Task-Graph, wobei die Knoten die unterschiedlichen Aufgaben und die Kanten die Abhängigkeiten zwischen diesen darstellen. Verwende diesen Task-Graphen, um die Aufgaben auf Hardware und Software aufzuteilen, und schlage einen geeigneten Scheduling-Algorithmus vor. Begründe Deine Entscheidungen in Bezug auf die Kriterien Kosten, Energieverbrauch und Zeitverhalten.

Lösung:

Modellierung eines Task-Graphs für ein intelligentes Verkehrskontrollsystem

1. Definition des Task-Graphs

Für die Modellierung der Aufgabenstellung als Task-Graph unterteilen wir die Hauptaufgaben in spezifische Aufgaben und stellen die Abhängigkeiten zwischen diesen dar. Die Knoten repräsentieren dabei die unterschiedlichen Aufgaben, und die Kanten zeigen die Abhängigkeiten.

• Aufgaben:
  • Überwachung (Echtzeit-Datenerfassung der Verkehrsströme) - Knoten A
  • Datenanalyse (Verarbeitung und Analyse der gesammelten Daten) - Knoten B
  • Entscheidungsfindung (Algorithmische Bestimmung optimaler Verkehrsflussstrategien) - Knoten C
  • Steuerung der Verkehrslichter (Umsetzung der Entscheidungen zur Verkehrsoptimierung) - Knoten D
  • Kommunikation mit dem zentralen Server (Daten-Upload und -Download) - Knoten E

Abhängigkeiten:(A -> B) -> (B -> C) -> (C -> D) und E kann parallel zu A bis C laufen.

2. Darstellung des Task-Graphs

A -> B -> C -> DA -> EB -> EC -> E

3. Aufteilung der Aufgaben auf Hardware und Software

• Hardware:
  • Überwachung (A): Echtzeit-Datenerfassung benötigt Sensoren und spezielle Hardware zur Datenverarbeitung.
  • Steuerung der Verkehrslichter (D): Steuerungseinheiten zur direkten Kontrolle der Verkehrsampeln.
• Software:
  • Datenanalyse (B): Verarbeitung und Analyse der Daten benötigt leistungsstarke Algorithmen, die auf leistungsfähigen Servern oder Cloud-Diensten laufen können.
  • Entscheidungsfindung (C): Einsatz komplexer Optimierungsalgorithmen auf Servern.
  • Kommunikation mit dem zentralen Server (E): Softwarelösungen zur sicheren und effizienten Datenübertragung.

4. Geeigneter Scheduling-Algorithmus

Ein geeigneter Scheduling-Algorithmus für dieses System ist der Earliest Deadline First (EDF) Algorithmus. Dieser Algorithmus priorisiert Aufgaben basierend auf ihren Deadlines und ist besonders effektiv für Echtzeitsysteme wie dieses.

• Begründung in Bezug auf Kriterien:
  • Kosten: EDF kann flexibel auf handelsüblicher Hardware implementiert werden, was die Kosten niedrig hält.
  • Energieverbrauch: EDF minimiert Leerlaufzeiten der Hardware, was den Energieverbrauch reduziert.
  • Zeitverhalten: EDF bietet eine gute Garantie für Echtzeitreaktionen und verhindert Überlastungen durch Priorisierung der dringendsten Aufgaben.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Aufgabenverteilung auf Hardware und Software sowie der Einsatz des EDF-Scheduling-Algorithmus eine effiziente und kostengünstige Lösung für das intelligente Verkehrskontrollsystem bieten.