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面對日益復(fù)雜化的汽車電子電氣架構(gòu)及網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),人工計算與迭代的設(shè)計方式已很難適用。同時,驗證設(shè)計的合理性在成本壓力下愈發(fā)重要。今天我們對RTaW與BMW的合作應(yīng)用案例(O.Creighton, N.Navet, P.Keller, J.Migge, 2020 IEEE-SA,“Towards Computer-Aided, Iterative TSN-and Ethernet-based E/E Architecture Design”)進(jìn)行解讀,從兩個方面分析如何進(jìn)行E/E架構(gòu)設(shè)計優(yōu)化:
- 電子電氣架構(gòu)設(shè)計面臨哪些挑戰(zhàn)
- 如何使用RTaW進(jìn)行E/E架構(gòu)設(shè)計優(yōu)化
1 BMW當(dāng)前電子電氣架構(gòu)設(shè)計面臨的挑戰(zhàn)
- 向可靠的整車范圍SOA轉(zhuǎn)變
隨著電子電氣架構(gòu)的發(fā)展,以信號/功能為導(dǎo)向的傳統(tǒng)設(shè)計模式已不再滿足需求,而整車范圍SOA設(shè)計具有統(tǒng)一性、可靠性,可以帶來兩個核心優(yōu)勢:
- 清晰的SOA層級劃分- 明確的服務(wù)提供方和消費(fèi)方定位

圖1 基于信號到基于服務(wù)的轉(zhuǎn)變
與傳統(tǒng)設(shè)計模式相比,SOA開發(fā)過程需要考慮更多的系統(tǒng)要求,如延時、帶寬、鑒權(quán)、冗余與安全、整車級別的運(yùn)行配置等。在智能駕駛領(lǐng)域里,通過動態(tài)配置資源的高性能實時運(yùn)算平臺(由軟件定義的、硬件高度集成的ECU)在大數(shù)據(jù)和AI算法的幫助下將擔(dān)負(fù)更多的角色。

圖2 BMW L3&L4可剪裁的自動駕駛架構(gòu)
- 模塊化下的軟硬件擴(kuò)展性和復(fù)用性
為了提高模塊化下的軟硬件開發(fā)效率、降低成本、提高復(fù)用性。目前在BMW所有L2至L4/5級乘用車中,基礎(chǔ)平臺統(tǒng)一在AUTOSAR(Automotive Open System Architecture)上進(jìn)行搭建,并將L2模塊作為L3的備份,這種設(shè)計使ECU和攝像頭的軟硬件具有較高的復(fù)用性。且隨著自動化水平的繼續(xù)升高,還可通過部署額外的傳感器和高端微處理器來滿足需求。
- 工作量大成本高的集成和測試
從完整系統(tǒng)測試到持續(xù)集成測試的轉(zhuǎn)變,使得測試對自動化的需求大幅提升,解決這個問題的關(guān)鍵是在設(shè)計初期的虛擬平臺上進(jìn)行大量的驗證和測試。目前的解決方向是針對整套系統(tǒng)進(jìn)行不同精度等級的仿真,并在軟/硬件在環(huán)的測試用例中集成真實元件,實現(xiàn)這一目標(biāo)具有較大的挑戰(zhàn)性。
- 如何設(shè)計一個具備擴(kuò)展性的E/E架構(gòu)
架構(gòu)在初期設(shè)計階段就已確定,但隨著研發(fā)過程的深入,軟件功能還會陸續(xù)的添加,在產(chǎn)品售出后還有更新的需求。這種更新目前主要有兩個場景:純軟件的升級和軟硬件同時升級(如ADAS模塊)。因此,如何設(shè)計一個擴(kuò)展性好、可持續(xù)增值的E/E架構(gòu)成為整車設(shè)計的難點。
2 基于RTaW-Pegase的E/E架構(gòu)設(shè)計優(yōu)化
目前系統(tǒng)的設(shè)計優(yōu)化主要可按照鏈路帶寬、TSN協(xié)議的選擇等方向展開,如何保證在設(shè)計初期就選擇一個“面向未來的”E/E架構(gòu)?下文將從一個示例來闡述,在一個基于TSN的Zonal架構(gòu)中,如何評估網(wǎng)絡(luò)帶寬使用情況以及未來軟件更新可增加的服務(wù)數(shù)量,設(shè)計出一個的擴(kuò)展性好的E/E架構(gòu)。
示例:如下圖所示,三個區(qū)域控制器(圖中黃色區(qū)域)與HPC(圖中綠色區(qū)域)使用千兆以太網(wǎng)相連,HPC將處理包括車身、運(yùn)動、數(shù)據(jù)分析、ADAS等內(nèi)容。該以太網(wǎng)拓?fù)浒?7個ECU,如HMI、動力系統(tǒng)、攝像頭、AI后臺計算等。根據(jù)統(tǒng)計,命令控制信息占汽車數(shù)據(jù)流總數(shù)的30%,音視頻流(含ADAS)為10%,各種服務(wù)信息則占到60%,這個示例中,服務(wù)類信息是影響鏈路帶寬的關(guān)鍵。

圖3 示例拓?fù)浼皵?shù)據(jù)統(tǒng)計
為了評估后期更新時增添服務(wù)的極限,在分析軟件RTaW-Pegase中將評估內(nèi)容拆解成五個方面:過載、網(wǎng)絡(luò)性能、成本/擴(kuò)展性、性能優(yōu)化及整體架構(gòu)。接下來本文將圍繞這五個方面進(jìn)行介紹。

圖4 評估流程
- 過載評估
以鏈路100%負(fù)載作為限制(當(dāng)一條或多條鏈路上負(fù)載高于100%時,即使使用TSN也不能滿足時間限制),得到的評估結(jié)果為:添加90個新服務(wù)時過載為10%,之后過載量陡然上升,這說明無論使用哪種TSN策略,該架構(gòu)都只適合添加60-80個服務(wù)。

圖5 過載評估
- 網(wǎng)絡(luò)整體性能
除了鏈路負(fù)載以外,流量調(diào)度方法的選擇也會對結(jié)果產(chǎn)生影響。未使用任何整形方法或者流量調(diào)度方法的命令&控制信息只能添加25-30個新服務(wù)(75%保障級別),接著使用不同流量調(diào)度方法進(jìn)行分析:“CBS[1]+最高優(yōu)先級設(shè)置為Express[2]”方案在同等保障級別下可添加55個新服務(wù),這個結(jié)果和“最高級使用CBS+TAS[3]”方案結(jié)果相似。所以,在硬件允許且不考慮成本的情況下,這兩種配置可實現(xiàn)幾乎相同的可擴(kuò)展性。
[1] CBS(Credit-based Shaping):IEEE 802.1Q協(xié)議中規(guī)定的一種基于信用的整形機(jī)制,在支持AVB功能的交換機(jī)出口處對數(shù)據(jù)流依照信用值進(jìn)行流量整形,以達(dá)到保證時間敏感的音視頻流的傳輸目的。
[2] Express:幀搶占是TSN協(xié)議族中提供延遲保障機(jī)制的協(xié)議,通過對幀進(jìn)行高低優(yōu)先級的劃分(Express MAC和Preamble MAC),來縮短高優(yōu)先級幀的排隊等待時間。
[3] TAS(Time Aware Shaping):IEEE 802.1Qbv協(xié)議規(guī)定的時間感知整形,通過開關(guān)門的機(jī)制來控制數(shù)據(jù)的發(fā)送,為車內(nèi)時間敏感數(shù)據(jù)提供超低延時及抖動保證。
- 成本和擴(kuò)展性
設(shè)計者在追求系統(tǒng)可擴(kuò)展性的時候也需要進(jìn)行成本控制。影響成本的因素眾多(價格、時間、風(fēng)險、重量等等),在RTaW中為本案例添加自定義的函數(shù)來計算成本。從結(jié)果看,在不使用整形機(jī)制(CP)的情況下可新增20個服務(wù)流,此方案的性價比在給定的價格基礎(chǔ)上更優(yōu);隨著需求中流的數(shù)量的上升,在給定當(dāng)前價格參考的基礎(chǔ)下,性價比更高的方案由CP向“TAS+CBS”轉(zhuǎn)移,當(dāng)流的增量超過40條時,“CBS+Preemption”擁有較高的性價比。

圖6 成本和擴(kuò)展性評估
- 整體架構(gòu)擴(kuò)展性
架構(gòu)可擴(kuò)展性分析必須同時考慮網(wǎng)絡(luò)通訊以及CPU負(fù)載。我們首先來假設(shè)每個服務(wù)所需的處理時間都與其數(shù)據(jù)流成比例,基于相同的CPU算力來進(jìn)行對比評估。在軟件中分別模擬更好的TSN方案(最高級隊列設(shè)為Express+兩個CBS隊列)有/無CPU需求的場景。在不考慮CPU要求的情況下,結(jié)果往往會過于樂觀,如圖所示,在同時滿足通訊和CPU性能要求的情況下,網(wǎng)絡(luò)的實際可擴(kuò)展性會差于不考慮CPU要求的情況。

圖7 整體架構(gòu)擴(kuò)展性評估
架構(gòu)綜合評估
以上介紹了基于已有的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淙绾芜M(jìn)行面向未來的汽車電子電氣架構(gòu)設(shè)計,特別是分析了網(wǎng)絡(luò)的可擴(kuò)展性以應(yīng)對未來的需求。下面我們來總結(jié)一下,對于通過擴(kuò)展已有核心網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋪碓O(shè)計未來網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),需要考慮四大方面:
- 核心拓?fù)涞脑O(shè)計- 對拓?fù)涞南拗菩枨? 電腦輔助設(shè)計,基于RTaW-Pegase對不同大量場景進(jìn)行測試評估優(yōu)化- 網(wǎng)絡(luò)的安全性和可靠性(RTaW-Pegase同樣支持)
3 結(jié)語
面對汽車電子電氣架構(gòu)設(shè)計優(yōu)化需求,系統(tǒng)復(fù)雜性、擴(kuò)展性、時間和成本效率等是關(guān)鍵的驅(qū)動因素。可以預(yù)見,計算機(jī)輔助網(wǎng)絡(luò)分析軟件將大大推動面向未來的研發(fā)進(jìn)程。
RTaW-Pegase是法國國家信息與自動化研究所(INRIA)下屬公司RTaW的產(chǎn)品。該公司主要為汽車等領(lǐng)域的企業(yè)提供時間仿真和配置工具。RTaW-Pegase(V4.2.7)全面支持CAN(FD)、車載以太網(wǎng)以及TSN協(xié)議的設(shè)計仿真及性能評估。該軟件功能強(qiáng)大且使用便捷,ZeroConfig功能可根據(jù)用戶輸入一鍵式自動完成車載以太網(wǎng)TSN協(xié)議參數(shù)配置工作,優(yōu)化TSN網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湟约罢{(diào)度機(jī)制。不斷新增的功能也將在更廣的范圍內(nèi)支持車載網(wǎng)絡(luò)全網(wǎng)時間分析及優(yōu)化。
經(jīng)緯恒潤持續(xù)關(guān)注車載以太網(wǎng)國際新趨勢,為客戶提供各類優(yōu)質(zhì)先進(jìn)的車載以太網(wǎng)相關(guān)工程咨詢服務(wù),涉及車載以太網(wǎng)設(shè)計、AVB/TSN量產(chǎn)應(yīng)用、SOA架構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)安全設(shè)計和測試等多個領(lǐng)域。RTaW兩年前由經(jīng)緯恒潤引入國內(nèi),是該公司在中國的重要合作伙伴。恒潤已為國內(nèi)多家知名汽車企業(yè)提供了基于RTaW-Pegase產(chǎn)品的車載以太網(wǎng)TSN設(shè)計工程咨詢服務(wù),更多資訊請訪問經(jīng)緯恒潤官網(wǎng)或官微。
[1]O. Creighton, N. Navet, P. Keller, J. Migge, “Towards Computer-Aided, Iterative TSN-and Ethernet-based E/E Architecture Design,” IEEE Standards Association (IEEE-SA) Ethernet & IP @ Automotive Technology Day, 2020.
[2]J. Yoshida, “Unveiled: BMW’s Scalable AV Architecture,” EE|Times, 4 2020.
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看以太網(wǎng)黑科技如何讓汽車變?yōu)?ldquo;移動音樂廳”(上)2025-08-19 14:19
隨車載影音娛樂功能逐漸豐富,數(shù)字化傳輸音視頻信息的需求十分迫切,傳統(tǒng)的協(xié)議如IEEE1394、USB或藍(lán)牙存在兼容性及速率問題,因此需要一種簡單通用的實時音視頻傳輸方法,這就是IEEE1722協(xié)議的產(chǎn)生原因。IEEE1722協(xié)議又稱AVTP(AudioVideoTransportProtocol),是以太網(wǎng)AVB協(xié)議族中的一員,該協(xié)議規(guī)定了用于實現(xiàn)時間敏感型音頻、視頻及控制應(yīng)用之間互操作性協(xié)議、數(shù) -
看以太網(wǎng)黑科技如何讓汽車變?yōu)?ldquo;移動音樂廳”(下)2025-08-19 14:14
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驅(qū)動下一代E/E架構(gòu)的神經(jīng)脈絡(luò)進(jìn)化—10BASE-T1S2025-07-08 18:17
隨著“中央+區(qū)域”架構(gòu)的演進(jìn),10BASE-T1S憑借其獨特優(yōu)勢,將成為驅(qū)動下一代汽車電子電氣(E/E)架構(gòu)“神經(jīng)系統(tǒng)”進(jìn)化的關(guān)鍵技術(shù)。640瀏覽量 -
MBSE工具+架構(gòu)建模:從效率提升到質(zhì)量賦能2025-06-20 10:57
MBSE解決方案,以架構(gòu)建模為紐帶,工具鏈集成為支撐,幫助客戶有效應(yīng)對汽車電子系統(tǒng)日益增長的復(fù)雜性挑戰(zhàn)。通過打破信息孤島、實現(xiàn)變更協(xié)同、提升工具鏈流暢度,加速開發(fā)進(jìn)程、降低返工成本、提升系統(tǒng)整體質(zhì)量與可靠性。326瀏覽量 -
您的模型診斷專家MI:助力把好模型質(zhì)量關(guān)2025-06-11 16:57
Model Inspector是一款專門針對汽車、航空、軌交等行業(yè)的靜態(tài)模型檢查工具,可以對模型進(jìn)行自動化、批量化建模規(guī)范和復(fù)雜度量的檢查,提升用戶模型質(zhì)量。786瀏覽量