Transformation der Entwicklung von Software-Defined Vehicles - MATLAB & Simulink

Umstellung von signalorientierten auf serviceorientierte Architekturen für SDVs

Migrieren vorhandener Funktionen in einem Mixed-Criticality-Ansatz

„Wir nutzen ein vorhandenes Simulink-Modell, das wir für den Drehmomentpfad entwickelt haben … und beginnen dann mit der Anpassung der Ein-/Ausgabe an eine serviceorientierte Ein-/Ausgabe. Und innerhalb dessen verwendet man das AUTOSAR-Dictionar, um Attribute für das Modell zu konfigurieren. Sobald dies erledigt ist, verwenden wir Embedded Coder, um den Code zu generieren.“

Wichtigste Ergebnisse

  • MATLAB®- und Simulink-Tools ermöglichen die Wiederverwendung signalbasierter AUTOSAR Classic-Designs und unterstützen Teams bei der Migration auf die serviceorientierte AUTOSAR Adaptive-Architektur
  • Mit Embedded Coder konnte das Team serviceorientierten C++ Code für SDVs generieren
  • Simulink ermöglicht OEMs die Validierung ihrer SDV-HPC-Anwendungen mithilfe eines entwickelten Gateways

Die Automobilindustrie konzentriert sich zunehmend auf die Entwicklung von Software-Defined Vehicles (SDVs). Die Elektrik/Elektronik-Architekturen (E/E) dieser Fahrzeuge verfügen über leistungsstarke zentrale Rechner und Zonencontroller, die serviceorientierte Architekturen (SOAs) unterstützen. Der Hauptvorteil dieser Architekturen besteht darin, dass sie kontinuierlich aktualisiert werden können, ohne dass die gesamte ECU neu programmiert werden muss.

Anstatt sie von Grund auf neu zu entwickeln, bevorzugen es die Automobilhersteller, ihren vorhandenen Bestand an getesteten und validierten sicherheitskritischen Softwarekomponenten zusammen mit nichtkritischen Softwarekomponenten in den neuen E/E-Architekturen zu verwenden. Das in Deutschland ansässige Unternehmen FEV hat einen Demonstrator aufgebaut, um zu zeigen, wie vorhandene Funktionen in einem solchen Mixed-Criticality-Ansatz migriert werden können.

Der Demonstrator verwendet virtuelle Maschinen, um Funktionen für verschiedene Domänen zu hosten. Diese virtuellen Maschinen kommunizieren mit einem QNX®-Hypervisor und Android® Automotive über einen virtuellen Bus und sind mit einem Gamecontroller und mehreren Bildschirmen zur Visualisierung der CARLA-Simulation verbunden. Das System läuft auf einem Renesas® R-Car SoC und einem NXP™ iMX 8-Prozessor.

Ein Bestandteil dieses Aufbaus ist die Migration einer ursprünglich in C implementierten Drehmomentmanagementfunktion durch FEV mithilfe von AUTOSAR® Classic. Das FEV-Team verwendete das ursprüngliche Simulink®-Modell mit AUTOSAR Component Designer und transformierte die Funktion, um Dienste anstelle von Signalen zu verwenden, indem Sende-/Empfangsereignisse definiert wurden. Anschließend wurde AUTOSAR Adaptive-konformer C++ Code mit Embedded Coder generiert®.

Diese Machbarkeitsstudie zeigt, dass der Übergang zu neuen E/E-Architekturen machbar ist, während gleichzeitig die Wiederverwendung vorhandenen geistigen Eigentums maximiert und eine den Ingenieuren vertraute Toolchain beibehalten wird. Es diente außerdem als Ausgangspunkt für eine SDV-Entwicklungsplattform und ermöglichte FEV die Unterstützung eines großen OEM durch Hilfe bei der Validierung des Hochleistungsrechnens (HPC) für das SDV. Der OEM stellte FEV ein Fahrzeug mit seiner aktuellen E/E-Architektur sowie seine HPC-Einrichtungen und Zonenregler zur Verfügung. Anstatt eine neue E/E-Architektur von Grund auf neu zu konstruieren, half FEV bei der Integration der HPC- und Zonen-Controller in die vorhandene E/E-Architektur. Mittels Simulink nutzte das Team das Gateway von FEV, um die Schnittstelle und Nachrichtenübersetzung zwischen den Zonen-Controllern und den herkömmlichen ECUs einzurichten.