Automatische Codegenerierung: Mythos und RealitÃ¤t

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Die Integration eigenen Programmcodes (Legacy Code) ist unmöglich oder zumindest äußerst aufwändig Die automatische Codegenerierung eignet sich nur für große Prozessoren mit hoher Leistung und großem Speicher Die automatische Codegenerierung ist nur auf sehr wenige Mikrocontroller anwendbar Die modellbasierte Entwicklung eignet sich nur für zeitkontinuierliche Systeme Die modellbasierte Entwicklung mit automatischer Codegenerierung ist nur etwas für große Unternehmen Abb. 1: Simulink-Blockdiagramm,Teil einer Regelungsanwendung Automatische Codegenerierung – Fragen und Antworten Trotz allen Fortschritts auf diesem Gebiet gibt es immer noch eine Reihe von Einwänden gegen die automatische Codegenerierung. Die folgende Liste ist sicher nicht vollständig, enthält aber einige der am meisten verbreiteten Auffassungen gegen das genannte Verfahren: Automatische Codegenerierung ist zu teuer Die Leistung automatisch erzeugten Programmcodes bleibt weit hinter der vonhandgeschriebenem Code zurück Die automatische Codegerierung ist gut für Rapid Prototyping, aber nicht ausreichend für die Produktion Der Codegenerator ist eine Black Box ohne Einflussnahmemöglichkeit auf den automatisch erzeugten Code Es besteht keine Möglichkeit der Einflussnahme auf das Packaging und das Layout des Codes Die Realität sieht im Bezug auf die genannten Einwände jedoch anders aus und wird im folgenden genauer erläutert! Mythos: Preis Werkzeuge für die automatische Codegenerierung sind für simple Anwendungen nicht ökonomisch. Steigende Design-Komplexität erfordert jedoch auch zunehmend höher entwikkelte Analyse- und Entwicklungsmethoden. Die modellbasierte Entwicklung fasst dabei alle Bestandteile einer integrierten Entwicklungsumgebung zusammen. Die Erfahrung zeigt, dass die Produktivität mit automatischer Co- ▲
Die Codegenerierungs-Technologie von The MathWorks bietet dem Anwender vielerlei Möglichkeiten, Einfluss auf den automatisch generierten Code zu nehmen. So ist es beispielsweise möglich, bereits vorhandene Bibliotheken anstelle des automatisch generierten Standard- Codes einzubinden und/oder eigene Hilfsprogramme per „Hook-In“ in den Prozess der Codegenerierung einzubringen. Auch die angeführte mangelnde Einflussnahmemöglichkeit auf das Packaging und das Layout des Codes ist nicht richtig. Simulink und der Real-Time Workshop Embedded Coder bieten umfangreiche Möglichkeiten, beides zu beeinflussen. So kann beispielsweise der Code für den in Abbildung 1 gezeigten PD-Regler ganz einfach mithilfe des in Abbildung 2 dargestellten Dialogs als Funktion generiert werden. Außerdem kann auch die Anforderung hinsichtlich eines bestimmten Dateilayouts durch die Verwendung frei gestaltbarer Vorlagen (Templates) für den Code und die Daten erfüllt werden (vgl. Abbildung 3). degenerierung um rund 30 Prozent über der Produktivität bei einer Programmierung von Hand liegt. Diese Tatsache wiegt die Kosten für den Codegenerator mehr als auf und spricht vom Standpunkt des Return-on-Investment aus gesehen für die automatische Codegenerierung. Mythos: Leistung Abb. 2: Code-Platzierungs-Dialog Die automatische Codegenerierung für das Rapid Prototyping kann dem Target-Prozessor insbesondere im Hinblick auf die Speichernutzung mehr Ressourcen abverlangen, als zur Implementierung des nackten (Regelungs-) Algorithmus nötig wäre. Dies trifft jedoch immer zu, egal, ob der Code per Hand oder automatisch geschrieben wurde. Das liegt vor allem an dem beim funktionalen Rapid Prototyping hohen Entwicklungskomfort wie Parameter- Tuning und Signal-Monitoring „on-the-fly“ und der ausschließlichen Verwendung von Gleitkomma-Datentypen. Geht man jedoch vom funktionalen Rapid Prototyping zur Produktion über, ist die freie Einstellbarkeit jedes einzelnen Parameters nicht gewünscht. Außerdem müssen die Algorithmen (zumindest für Massengüter) in Festkomma-Arithmetik implementiert werden. In Verbindung mit den mächtigen, vom Codegenerator angebotenen Optimierungs-Techniken ist der automatisch erzeugte Code der manuellen Programmierung in Bezug auf Laufzeitleistung und Speicherbedarf durchaus ebenbürtig. Aktuelle Arbeiten unabhängiger Anwender belegen dies [3], [4]. Mythos: mangelnde Einflussnahme-möglichkeit Mythos: mangelnde Integrationsmöglichkeit Wenn nur ein Teil des Programmcodes eines Projektes automatisch erzeugt werden soll, ist eine anwenderfreundliche Schnittstelle zwischen den automatisch und den manuell erzeugten Teilen des Codes von allergrößter Wichtigkeit. Diese Forderung wird von den so genannten Entry Points und der Datenschnittstelle erfüllt. Der Real-Time Workshop Embedded Coder erzeugt drei Entry-Points: Eine Initialisierungs- Funktion („Initialize“), eine Schritt-Funktion und eine Beendigungs-Funktion („Terminate“). Die Datenschnittstelle kann praktisch jede mögliche Anforderung des Anwenders erfüllen. Er hat die volle Kontrolle über die Benennung sämtlicher Variablen auf der Eingangs- und Ausgangsseite einer automatisch erzeugten Anwendung. Außerdem können vordefinierte oder vom Anwender selbst erzeugte Custom Storage Classes verwendet werden, um auf nicht standardgemäße Art und Weise auf Daten zuzugreifen. Mythos: Ressourcen-Hunger In der Anfangszeit der automatischen Codegenerierung traf es durchaus zu, dass dieses Verfahren überwiegend für große Prozessoren mit hoher Leistung und großem Speicher geeignet war. Mittlerweile hat die automatische Codegenerierung aber ein Reifestadium erreicht, in dem sie sogar für 8-Bit Mikroprozessoren anwendbar ist. Mythos: begrenzte Einsatzmöglichkeit Dass die automatische Codegenerierung nur auf sehr wenige Mikrocontroller anwendbar ist, ist schlicht und einfach falsch! Auch wenn bestimmte Mikrocontroller durch Erweiterungspakete zum Codegenerator („Embedded Targets“) explizit unterstützt werden, so gilt jedoch generell: Automatische Codegenerierung ist für jeden Mikrocontroller möglich, für den auch manuell Code in C geschrieben werden kann. Auch die Annahme, dass die modellbasierte Entwicklung sich nur für zeitkontinuierli-
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