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Eingebettete Systeme

In den letzten zwei Jahrzehnten hat sich eine bemerkenswerte Entwicklung bei Computersystemen, insbesondere bei eingebetteten Systemen, vollzogen. Solche Systeme sind in der Regel in größeren elektronischen Geräten verborgen und erfüllen eine bestimmte Funktion, die möglicherweise von entscheidender Bedeutung für Geld oder Menschenleben ist. Beispiele für solche Systeme sind Smartphones, Antiblockiersysteme, Kameras mit Autofokus, Faxgeräte, lebenserhaltende Geräte, Flugmanagementsysteme und Hunderte von anderen Anwendungsfällen, bei denen eingebettete Systeme vom Benutzer des Geräts nicht erkannt werden.

 

Eingebettete Systeme ermöglichen die Echtzeit-Computersteuerung von physischen Geräten und Systemen, was zu einem noch nie dagewesenen Maß an Leistung und Nutzen führt. Die spezifischen Anforderungen, die an eingebettete Systeme gestellt werden, wie z. B. Aktualität, zuverlässiger Betrieb in sicherheitsrelevanten Szenarien, kurze Markteinführungszeit und niedrige Kosten in Verbindung mit dem Druck, die Funktionalität zu erhöhen, führen zu einem enormen und schwierigen Anstieg der Komplexität des Entwurfs auf Systemebene.

Embedded Systems

MESITA Kick-Off Meeting Marks the Launch of a New EU–Nigeria Partnership

MESITA (Master of Science in Smart Farming and IoT in Agriculture) is a new Master’s programme established across four universities in Nigeria to modernise agriculture through smart farming, IoT, embedded systems, and AI-based applications. The programme is delivered by the Nigerian partner universities University of Port Harcourt, Obafemi Awolowo University, Michael Okpara University of Agriculture, Umudike, and Enugu State University of Science and Technology, in collaboration with EU partners University of Siegen, University of Food Technologies Plovdiv, and Wrocław University of Science and Technology, and with industry involvement from AlumUnite Limited.

embedded meeting

Erfolgreiches Abschlusstreffen des EmbeddedAI-Projekts

EmbeddedAI ist ein internationaler Master of Science-Studiengang, der sich auf Studien in eingebetteten Systemen und künstlicher Intelligenz konzentriert. Das Programm deckt Anwendungsbereiche wie Landwirtschaft, Gesundheitswesen, Telekommunikation und Fertigung ab. EmbeddedAI zielt darauf ab, die Beschäftigungsfähigkeit und die unternehmerischen Fähigkeiten nigerianischer Studenten zu verbessern, indem es ihnen eine hochmoderne digitale Ausbildung bietet. Es soll die Zusammenarbeit zwischen nigerianischen und EU-Universitäten fördern.

Über den Lehrstuhl

Forschung und Lehre

chair es

Forschung

  • NoC-basierte Multi-Core-Architekturen mit Echtzeitunterstützung, Fehlertoleranz und Energieeffizienz
  • Vernetzte eingebettete Systeme einschließlich Systemarchitekturen, zeitgesteuerte Protokolle und Planungsalgorithmen
  • Methoden für die Zuverlässigkeit einschließlich Fehlerdiagnose und Fehlertoleranz (z. B. Organic Computing)
  • Eingebettete künstliche Intelligenz (KI) einschließlich eingebetteter KI-Modelle und Hardwarebeschleuniger mit Echtzeitunterstützung und Zuverlässigkeit
  • Anwendungsbereiche wie industrielle Steuerung, Automatisierung, Automobilsysteme, Avionik und medizinische Systeme

     

Lehre

  • Grundlegende Informatikkurse (z.B. technische Informatik, objektorientiertes Design)
  • Spezialisierte Kurse im Bereich der eingebetteten Systeme (z.B. Embedded System Design mit FPGA, Embedded System)

Forschungsbereiche

Technologien für eingebettete Systeme

Unsere Forschung bietet Lösungen für die anspruchsvollen Probleme bei der Entwicklung eingebetteter Systeme durch bedeutende Fortschritte auf dem Gebiet der verteilten Systemarchitekturen. Eine Systemarchitektur bildet die wissenschaftliche und technische Grundlage für die Konstruktion eingebetteter Systeme.

Die Ziele unserer Forschung sind die Entdeckung von Entwurfsprinzipien und die Entwicklung von Architekturdiensten, die eine komponentenbasierte Entwicklung eingebetteter Systeme ermöglichen, so dass die entstehenden Systeme kostengünstig gebaut werden können und wichtige nichtfunktionale Eigenschaften aufweisen (z. B. Zusammensetzbarkeit, Robustheit, Wartbarkeit).

Unsere Untersuchungen haben zu Beiträgen geführt, die von konzeptionellen Modellen komponentenbasierter Systemarchitekturen über verteilte Algorithmen zur Protokolltransformation und Fehlertoleranz bis hin zu eingebetteten Betriebssystemtechnologien, eingebetteten KI-Technologien und einem Multiprozessor-System-on-a-Chip für sicherheitsrelevante Anwendungen reichen. Wir verfolgen eine ausgewogene Mischung zwischen konzeptioneller Arbeit mit einer soliden theoretischen Basis und prototypischen Implementierungen mit experimentellen Evaluierungen. Aufgrund des interdisziplinären Charakters eingebetteter Systeme arbeiten wir eng mit Forschern aus anderen Bereichen zusammen (z.B. Experten für Hardware-Software-Co-Design, Wissensmanagement, theoretische Informatik, Spezialisten aus den Bereichen Automobil, Eisenbahn, Avionik und industrielle Steuerung). Darüber hinaus liefert unsere enge Zusammenarbeit mit der Industrie reale Anforderungen und Forschungsherausforderungen sowie industrielles Feedback.

Schwerpunkt der Forschung

  • Systeme mit gemischter Kritikalität
  • Adaptive und verlässliche Echtzeitsysteme
  • Vernetzte eingebettete Systeme
  • Vorhersagbare Multi-Core-Architektur
  • Eingebettete KI
  • Domänenspezifische Architekturen und Plattformen

     

 

Listen der Veröffentlichungen

Veröffentlichungen

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Abu Ahammed, Shahi Amran Hossain, Sayeri Mukherjee, Roman Obermaisser

Enhanced Drift-Aware Computer Vision Architecture for Autonomous Driving

Ugonna Oleh, Roman Obermaisser

Recognition of Anxiety-Related Activities using 1D-CNN-BiLSTM on Sensor Data from a Commercial Wearable Device

Hasan Abu-Rasheed, Constance Jumbo, Rashed Al Amin, Christian Weber, Veit Wiese, Roman Obermaisser, et al.

LLM-Assisted Knowledge Graph Completion for Curriculum and Domain Modelling, Supporting Personalized Learning-Path Recommendations in Higher Education

Dongchen Li, Daniel Onwuchekwa, Roman Obermaisser

Leveraging Multi-Cycle Information to Improve Event Prediction in Time-Triggered Systems

Rashed Al Amin, Veit Wiese, Christian Weber, Roman Obermaisser

Transforming FPGA Learning and Research with LLM-Integrated Collaborative Platforms

Abu Shad Ahammed, Shahi Amran Hossain, Sayeri Mukherjee, Roman Obermaisser, Md. Ziaur Rahman

Integration of Computer Vision with Adaptive Control for Autonomous Driving Using ADORE

Nasrin Ghadami Vaghalandari, Agata Kołakowska, Christoph Grundig, Li Dongchen, Bogdan Wiszniewski, Kai Daniel, et al.

Performance Evaluation of Nomadic Data Collection with a UAV-LoRa System

Indukuri Aravinda Lasya, Roman Obermaisser, Ivor Fleck

A Geometric Voxel Based Algorithm for Calculating System Matrix for Compton Cameras

Abu Shad Ahammed, Sayeri Mukherjee, Roman Obermaisser

Diagnosing Psychiatric Patients: Can Large Language and Machine Learning Models Perform Effectively in Emergency Cases?

S.K. Hasan, R. A. Amin, R. Obermaisser, F. S. Hossain

PUF Based Cybersecurity Architecture for Hardware Trojan Detection in IoT-Enabled Cyber Physical Systems

Josepaul Paulachan, Daniel Onwuchekwa, Roman Obermaisser

Incremental Concurrent Task Scheduling in Multi-Cluster Systems: Utilising Graph Partitioning and Dynamic Genome Length Genetic Algorithm

Dongchen Li, Daniel Onwuchekwa, Roman Obermaisser

AD-TTS: A Multi-Task Simulation Framework and Dataset for Event Prediction in Time-Triggered Autonomous Driving

Projekte für eingebettete Systeme

Themenbereiche

WISES
-

Vorausschauende Wartung in der Industrie zur Steigerung der Verfügbarkeit und Energieeffizienz mittels multimodaler Analyse-modelle und agentengeführter mobiler Sensorik (WISES)

BANNER
-

Bidirektionale Anbindung von Nutzfahrzeugen für mehr Netzstabilität und Effizienzsteigerung (BANNER)

Roman Obermaisser

Univ.-Prof. Dr.-Ing. Roman Obermaisser

Professor

Prof. Dr. Roman Obermaisser is full professor at the Division for Embedded Systems of University of Siegen. Roman Obermaisser has finished his doctoral studies in Computer Science with Prof. Hermann Kopetz at Vienna University of Technology as research advisor in 2004.

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Dipl.-Ing. Stefan Otterbach

Mitarbeiter Technik und Verwaltung
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Abdulmajeed Alhumaidi

Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Yosab Bebawy

Yosab Bebawy M.Sc.

Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Ugonna Oleh

Ugonna Queen Oleh M.Sc.

Wissenschaftliche Mitarbeiterin

Ugonna Oleh is a research associate at the Chair of Embedded Systems, University of Siegen.

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Omar Hekal

Wissenschaftlicher Mitarbeiter
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Aravinda Lasya Indukuri

Wissenschaftliche Mitarbeiterin
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Kritima Rajbanshi M.Sc.

Wissenschaftliche Mitarbeiterin

Doktorandin und wissenschaftliche Mitarbeiterin am Lehrstuhl für Embedded Systems.

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Dr.-Ing. Daniel Lucky Ndubuisi Onwuchekwa

Wissenschaftlicher Mitarbeiter
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Jan Kunze

Technischer Mitarbeiter
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Matthias Bundschuh

Technischer Mitarbeiter
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Sina Marie Bundschuh

Wissenschaftliche Mitarbeiterin

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Eingebettete Systeme Hölderlinstr. 3
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