Prof. Dr. Jian-Jia Chen, Area Chair für Resourcenbewusstes Maschinelles Lernen am Lamarr-Institut, wurde auf der EMSOFT 2024 Konferenz mit dem Best Paper Award ausgezeichnet. Gemeinsam mit seinen Koautoren Harun Teper, Daniel Kuhse, Mario Günzel, Georg von der Brüggen und Falk Howar von der Technischen Universität Dortmund präsentierte er eine wegweisende Forschungsarbeit mit dem Titel „Thread Carefully: Preventing Starvation in the ROS 2 Multi-Threaded Executor.”
Die prämierte Arbeit befasst sich mit einer zentralen Herausforderung im Robot Operating System 2 (ROS2), einem wichtigen Framework für Multithreading in der Robotik. Das Forschungsteam identifizierte ein wesentliches Problem im aktuellen ROS2-Design: Aufgaben könnten im multi-threaded Executor unter Starvation leiden, was zu einer verminderten oder ineffizienten Systemleistung führen kann.
Zur Lösung dieses Problems schlägt die Arbeit eine gezielte Anpassung der Softwarearchitektur von ROS2 vor. Diese Veränderung gewährleistet einen starvationsfreien und deadlockfreien Betrieb und bewahrt gleichzeitig die hohe Effizienz des Systems. Dieser Fortschritt stellt eine bedeutende Verbesserung der Zuverlässigkeit und Leistung von Robotikanwendungen unter realen Bedingungen dar.
Wir gratulieren Prof. Dr. Jian-Jia Chen und seinen Co-Autoren herzlich zu diesem herausragenden Erfolg. Weitere technische Details zu der prämierten Arbeit finden Sie hier.
