Dipl.-Ing.-Inf. Timo Lindhorst
Ehemaliger Mitarbeiter
Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg
Institut für Verteilte Systeme
Universitätsplatz 2
D-39106 Magdeburg
Forschungsportal Sachsen-Anhalt
Keine laufenden Projekte, 5 im Archiv [Nur laufende Projekte anzeigen] [Alle Projekte anzeigen]
Demonstrator Telerobotik
| Projektbearbeiter | Timo Lindhorst, Georg Lukas |
| Projektleiter | Prof. Dr. Edgar Nett |
| Thementyp | Haushaltsprojekt |
| Mittelgeber | Haushalt |
| Projektlaufzeit | 01.04.2008 - 31.12.2012 |
Viele Projekte des Lehrstuhls beschäftigen sich mit der Zuverlässigkeit und der Bereitstellung von QoS-Garantien in verteilten Systemen, insbesondere in drahtlosen Netzen. Die Notwendigkeit solcher Forschungsarbeiten ergibt sich aus verschiedenen Anwendungsszenarien. Ein Beispiel eines solchen Szenarios ist die Telerobotik: Um einen mobilen Roboter innerhalb eines großen Gebietes fernsteuern zu können, ist ein zuverlässiges Funknetz erforderlich, das eine Kommunikation in Echtzeit ermöglicht.
Durch die Realiesierung dieses Szenarios als Demonstrator, sind wir zum einen in der Lage, die Notwendigkeit unserer Forschungsarbeit anschaulich zu motivieren und können zum anderen die erzielten Erfolge ausdrucksvoll präsentieren. Besonders auf Messen wirkt die Umsetzung dieses Szenarios anziehend und überzeugend auf das Publikum. Auch in diversen Veröffentlichungen kann eine auf diesen Demonstrator basierende Fallstudie die quantitativen Evaluierungsergebnisse qualitativ ergänzen.
Modellierung komplexer Prozesse in verteilten Systemen durch Methoden des Data-Minings
| Projektbearbeiter | Timo Lindhorst, Henrik Grosskreutz |
| Projektleiter | Prof. Dr. Edgar Nett |
| Thementyp | Haushaltsprojekt |
| Mittelgeber | Haushalt |
| Projektlaufzeit | 01.04.2009 - 31.03.2014 |
Die Zuverlässigkeit ist ein kritischer Aspekt bei dem Entwurf verteilter Systeme, der häufig über ihre Anwendbarkeit in verschiedenen Applikationsszenarien entscheidet. Aufgrund der vielschichtigen, komplexen Architektur sind einzelne Zusammenhänge in solchen Systemen nicht trivial zu erfassen. Selbst mit umfangreichem Expertenwissen ist die Zuordnung einer Ursache zu einem bestimmten Fehlerverhalten nicht immer möglich.
In diesem Projekt wird untersucht, in welcher Weise Methoden des Data-Minings verwendet werden können, um komplexe Prozesse in verteilten Systemen zu modellieren. Anhand der Modelle sollen bevorstehende Fehlerzustände und entsprechende Gegenmaßnahmen identifiziert werden, um so einen Systemausfall zu verhindern. In einem weiteren Schritt wird eine adaptive Anpassung der generierten Modelle an eine dynamische Umgebung angestrebt.
Testumgebung für Drahtlose Mesh-Netzwerke (WMN)
| Projektbearbeiter | Georg Lukas, Timo Lindhorst |
| Projektleiter | Prof. Dr. Edgar Nett |
| Thementyp | Haushaltsprojekt |
| Mittelgeber | Haushalt |
| Projektlaufzeit | 01.03.2007 - 28.02.2012 |
Drahtlose Mesh-Netzwerke erlauben die flexible Vernetzung großer Gelände und die Anbindung von Fabrikanlagen. Die Kommunikation der Teilnehmer wird dabei durch Mesh-Routing-Protokolle gesteuert. Bei der Entwicklung solcher Protokolle ist es unabdingbar, sie regelmäßig unter realistischen Bedingungen zu testen, Messungen durchzuführen und die Ergebnisse zu vergleichen. Hierzu wird am Lehrstuhl eine Testumgebung betrieben, die aus zahlreichen stationären und mobilen Mesh-Teilnehmern aufgebaut ist, die im Fakultätsgebäude positioniert werden können. In dieser Testumgebung werden neben den eigentlichen Routing-Protokollen auch Erweiterungen evaluiert, die zur Verbesserung der Dienstgüte-Eigenschaften dienen. Des Weiteren wird sie als Plattform für Vorführungen der entwickelten Protokolle verwendet.
Testumgebung für Drahtlose Mesh-Netzwerke (WMN)
| Projektbearbeiter | Timo Lindhorst |
| Projektleiter | Prof. Dr. Edgar Nett |
| Projektlaufzeit | 01.01.2013 - 31.03.2015 |
Drahtlose Mesh-Netzwerke erlauben die flexible Vernetzung großer Gelände und die Anbindung von Fabrikanlagen. Die Kommunikation der Teilnehmer wird dabei durch Mesh-Routing-Protokolle gesteuert. Bei der Entwicklung solcher Protokolle ist es unabdingbar, sie regelmäßig unter realistischen Bedingungen zu testen, Messungen durchzuführen und die Ergebnisse zu vergleichen. Hierzu wird am Lehrstuhl eine Testumgebung betrieben, die aus zahlreichen stationären und mobilen Mesh-Teilnehmern aufgebaut ist, die im Fakultätsgebäude positioniert werden können. In dieser Testumgebung werden neben den eigentlichen Routing-Protokollen auch Erweiterungen evaluiert, die zur Verbesserung der Dienstgüte-Eigenschaften dienen. Des Weiteren wird sie als Plattform für Vorführungen der entwickelten Protokolle verwendet.
Mobilität in industriellen drahtlosen Mesh-Netzwerken
| Projektbearbeiter | Timo Lindhorst |
| Projektleiter | Prof. Dr. Edgar Nett |
| Projektlaufzeit | 01.04.2014 - 31.12.2015 |
Die vierte industrielle Revolution vollzieht einen Paradigmenwechsel von zentral koordinierten Fertigunssystemen hin zu dezentralen Systemen intelligenter, vernetzter Komponenten. Statt starrer Anlagen werden zunehmend mobile Teilsysteme kombiniert um einen flexiblen, adaptiven und selbst-optimierenden Produktionsprozess zu gewährleisten. Die angestrebte Flexibilität erfordert den Einsatz von Kommunikationssystemen, die sich den Bedingungen und Anforderungen der jeweiligen industriellen Anwendung anpassen und dabei die für diese Anwendungsklasse typischen hohen Dienstgüte-Anforderungen einhalten. Insbesondere die Mobilität einzelner Stationen stellt dabei hohe Herausforderungen an das Kommunikationssystem.
In diesem Projekt werden drahtlose Mesh-Netzwerke verwendet und Konzepte und Mechanismen entwickelt und umgesetzt, die im speziellen für mobile Teilnehmer eine hohe Dienstgüte sicherstellen. Dabei müssen auf allen Protokoll-Schichten des Netzwerks entsprechende Maßnahmen getroffen werden, um z.B. den Abbruch einzelner Verbindungen zu vermeiden oder den steigenden Ressourcenbedarf bei wachsender Entfernung zwischen mobilen Stationen vorherzusehen. Neben der Anwendung klassischer Verfahren der Fehlertoleranz werden dabei auch neuartige Ansätze verfolgt, wie die Generierung geeigneter Modelle durch Data-Mining.