Русский
Русский
English
Статистика
Реклама

Autosar

Издательподписчик для распределённых отказоустойчивых бортовых систем реального времени в 1500 строк кода

28.07.2020 18:07:12 | Автор: admin

Сап, котятки.


Я пришёл рассказать о проекте UAVCAN новом сетевом стандарте для организации взаимодействия узлов и компонентов современных транспортных средств с высоким уровнем автономности/автоматизации. Название является акронимом от Uncomplicated Application-level Vehicular Communication And Networking (несложные бортовые сети и коммуникации уровня приложения).


В этой публикации объясняется текущее положение дел и тренды в области сложных бортовых систем, существующие и грядущие проблемы, как мы их решаем, и каких успехов добились. Во второй части, которая будет опубликована позднее, наши коллеги из Университета Иннополис подробно осветят практическую сторону внедрения UAVCAN на примере конкретных проектов.



Конъюнктура


Первый блин проекта был заложен в 2014-м. С самого начала это был эксперимент в минимализме: возможно ли в разработке сложных распределённых бортовых систем опираться на мощные абстракции, избегая при этом роста сложности реализации и связанных с ним трудностей валидации и верификации.


Мы наблюдаем быстрый рост сложности бортовых систем, связанный с развитием функциональных возможностей транспортных средств (особенно беспилотных) в целом, и систем автоматического управления в частности. Когда мы говорим "бортовая система", мы подразумеваем совокупность автоматики, необходимой для реализации базовых функций транспорта; например, БСУ/ЭДСУ летательных аппаратов, всевозможные ЭБУ в автомобиле, полётный контроллер в дроне или космическом аппарате, сенсоры (радары, камеры), датчики, исполнительные механизмы, и т.п.


Бортовая электроника (электрика) автомобиля конца 20-го века может быть исчерпывающе описана довольно тривиальной схемой; вот, например, схема ВАЗ 21099:



Схема демонстрирует нам довольно непосредственный подход к организации внутрисистемных взаимодействий: есть компонент вот к нему провод. Поведения, выходящие по сложности за рамки простейших аналоговых или дискретных соотношений (нагрелась вода в системе охлаждения включился вентилятор; коленчатый вал достиг определённого угла сработало зажигание в цилиндре), не могут быть эффективно описаны и созданы на столь низком уровне ввиду когнитивных ограничений человеческого мозга. Приведённую схему легко понять, но будет ли это верно, если мы добавим электронное зажигание, круиз-контроль, а то и автопилот пятого уровня?


Сегодняшние транспортные средства являются в значительной мере программно-определяемыми в том смысле, что существенная часть функциональности и поведений задаётся не столько электрической/механической конфигурацией, сколько программным обеспечением (ПО), что порождает соответствующий перекос концептуальной сложности в сторону бортового ПО. В контексте космических аппаратов это обстоятельство было подмечено ещё инженерным коллективом NASA, работающим над программой Аполлон. В равной мере это применимо и к современным автомобилям (показательна известная история ранней Tesla Model 3, где проблемы антиблокировочной системы были исправлены удалённым накатыванием обновлений без участия владельцев), и к летательным аппаратам (в особенности с ЭСДУ).


Абстракции позволяют нам обойти когнитивное ограничение на количество сущностей, единовременно удерживаемых в сознании. В теории систем этот принцип известен как "чёрный ящик". Любой человек, хоть раз державший в руках компилятор, знает, как это работает: сложные подсистемы описываются не непосредственно, а в виде ограниченных функциональных блоков со строго определённым интерфейсом, скрывающим их реализацию. В рамках дискурса общих информационных технологий безусловно делается предположение, что человеку, мыслящему на определённом уровне абстракции, нет нужды вникать в специфику реализации задействованных на данном уровне блоков, иначе нарушается принцип чёрного ящика. Это предположение не является безусловно корректным если речь идёт о критических системах, где необходима высокая живучесть/отказоустойчивость. Объясняется это тем, что второстепенные функциональные особенности различных компонентов в совокупности могут порождать потенциально опасные непредусмотренные поведения (как это демонстрируют былинные отказы Mars Climate Orbiter, Airbus A400M в Севилье, Ariane 5, и т.п.).


Растущая сложность бортового оборудования отражается в развитии стандартов безопасности. Более сложные системы создаются композицией более сложных подсистем, что формирует спрос на конкретные гарантии поведенческих характеристик компонентов (если у нас есть, скажем, радар, мы хотим точно знать, в каких условиях и как он будет работать, как его характеристики коррелируют с параметрами среды, и вообще неплохо бы убедиться, что его разработчики мышей ловят). Примером ответа индустрии на этот запрос будет концепция Safety Element out of Context (SEooC), введённая в новом автомобильном стандарте ISO 26262. Строго говоря, тема стандартизации не имеет прямого отношения к нашему сугубо техническому проекту, но она отражает общие тренды в индустрии к переходу к композициям более сложных компонентов и как следствие, более сложных интерфейсов.


Холистический анализ сложных систем невозможен по очевидным причинам; фрагментарные же подходы в области высокой надёжности усложняются необходимостью детальной формализации и верификации поведений функциональных блоков с целью минимизации рисков возникновения непредусмотренных поведений при их интеграции. В этом свете выглядит целесообразным поиск методов построения чёрных ящиков, который предоставлял бы удобные инструменты создания абстрактных интерфейсов, и в то же время привносил бы минимальные накладные расходы на формализацию/верификацию блоков и их композиций.


Здесь следует внести разъяснения касательно специфики реального времени и высокой надёжности для читателя, не являющегося специалистом в этой области. Разработчик прикладного ПО, веб-сервера или типичной бытовой встраиваемой системы (вроде компьютерной периферии) сочтёт покрытие тестами достаточной гарантией адекватности ПО. Проблемы реального времени в сложных системах такого рода возникают редко, а когда они возникают, цена временных отклонений обычно достаточно мала, чтобы можно было пренебречь жёстким ресурсным планированием или формальным анализом планировки задач (schedulability analysis). Процессы жёсткого реального времени обычно либо просты, либо цена ошибки несущественна (в качестве примера бытового жёсткого реального времени можно принять логику работы печатающей головки струйного принтера, привод экструдера 3D печати или аудиокодек). Эмпирические методы в целом преобладают над формальными; повсеместно применяется бенчмаркинг и амортизационный анализ. Если продукт показывает приемлемые результаты в подавляющем числе случаев, он принимается соответствующим требованиям; более строгие подходы обычно нецелесообразны финансово.


Разработчик критических систем транспортного средства имеет дело с иным балансом стоимости создания ПО и потенциального ущерба от последствий его сбоев (это верно даже в случае средств микромобильности и малых БПЛА). Большинство таких систем работают в реальном времени, где несвоевременное исполнение задачи эквивалентно неисполнению. Изменение баланса стоимости оправдывает увеличение вложений в средства обеспечения функциональной безопасности с целью снижения эксплуатационных рисков. Как следствие, доказательные методы, верификация и валидация, широко распространены.



Говоря о балансе проектировочных затрат и рисков, интересная тенденция сейчас имеет место в космической отрасли: как метко отмечает Casey Handmer, наблюдаемое ныне снижение стоимости вывода космических аппаратов (КА) сдвигает оптимальный баланс в сторону решений с менее строгими гарантиями безопасности и менее затратной разработкой. В случае же БПЛА наблюдается обратный тренд ввиду распространения более ответственных применений и увеличения числа аппаратов в эксплуатации.


Различные исходные предпосылки при создании систем разного уровня функциональной безопасности проявляются в, порою, радикально различных технических свойствах их компонентов и предпочитаемых методах их создания. Скажем, бортовая коммутируемая сеть современного авиалайнера (как AFDX) предоставляет гарантированные минимальные кривые обслуживания, и, как следствие, для хорошо спланированного трафика отсутствует потребность в подтверждении доставки. Для типичной коммерческой системы эта логика чужда, ведь свойства сети и её загрузку никто не гарантирует. Асимптотический анализ в рамках жёсткого реального времени сфокусирован на худшем случае нежели амортизированном случае, что порою может радикально менять подходы на всех уровнях проектирования.


Различия в предпосылках также объясняют, почему прекрасно зарекомендовавшие себя в ИКТ решения (тысячи их: очереди сообщений, фреймворки, сетевые стеки с TCP/IP во главе, распределённые БД, операционные системы, etc.) обычно непригодны для ответственных применений и почему безопасные системы часто отдают предпочтение специализированным технологиям.


Резюмируя: современные тренды радикального усложнения бортовых систем при сохранении требований отказоустойчивости и предсказуемости порождают неудовлетворённый спрос на решение, позволяющее проектировщику конструировать интерфейсы с гарантированными свойствами на высоком уровне абстракции, которое при этом было бы компактным и простым в реализации, валидации и верификации. Поскольку мы имеем дело с узко ограниченной областью применения, то имеют смысл оптимизации с учётом местной специфики.


Обычный порошок


Картина положения дел в индустрии будет неполной без хотя бы поверхностного рассмотрения существующих технологий построения отказоустойчивых распределённых систем реального времени. Решения эти обычно интересны технически, созданы с оглядкой на многолетний опыт и проверены временем в реальных продуктах. Однако, тем не менее, горшки CiA/SAE/RTCA/EUROCAE/AUTOSAR/OMG/etc. обжигают отнюдь не боги.


Технологии мы поделим на категории по уровню абстракции коммуницируемых состояний и потенциала к созданию сложных систем. Эта модель игнорирует тонкости и в граничных случаях может быть некорректна, но она справляется с главной задачей: объяснением общего положения дел и демонстрацией рассогласования между запросами индустрии и доступными решениями. Пойдём от простого к сложному.


1. Аналоговые схемы


Просто и прямолинейно. Электрические, пневматические, гидравлические, механические средства непосредственного взаимодействия между узлами и компонентами попадают в эту категорию. Приведённая ранее схема ВАЗ 21099 тоже отсюда.


Базовым примитивом межкомпонентного взаимодействия здесь будет аналоговый или дискретный сигнал представленный напряжением/током в электрической цепи, давлением в линии, натяжением троса, и т.п.


2. Логическая шина


Шина данных есть довольно общий термин. Мы здесь под этим подразумеваем модель взаимодействия, где атомарной единицей данных является структура из логически связанных сигналов/параметров, и внимание проектировщика в значительной мере сосредоточено на определении этих структур и логики их обмена.


Следует разделять топологию физическую и логическую: методы соединения узлов и пересылки пакетов не имеют отношения к потокам данных на уровне приложения. На физическом уровне мы выделяем три ключевые топологии: точка-(много)точка, физическая шина и коммутируемая сеть, любая из которых может использоваться для построения логической шины.


Начнём с первого. Если компонент А непрерывно сообщает компоненту Б больше одного параметра, имеет смысл временное разделение (мультиплексирование) сигналов. Такое уплотнение позволяет наращивать число параметров при постоянном числе физических межкомпонентных соединений, что удешевляет/облегчает конструкцию. Практическим примером будет ARINC 429 древний и незамысловатый авиационный протокол, реализующий обмен фиксированными 18-битными словами с щепоткой метаданных по выделенным (некоммутируемым) линиям. Типичная топология выглядит так:



Диаграмма адаптирована из "The Evolution of Avionics Networks From ARINC 429 to AFDX", Fuchs, 2012.


ARINC 429 довольно атипичен как бортовая шина тяжело привести другой пример использования физической топологии точка-многоточка (хотя причастные к малым дронам могли бы вспомнить здесь DShot и MAVLink; последний изначально предназначен для беспроводной связи с наземной станцией, но иногда применяется для внутрибортовой коммуникации). Этот подход имеет особый смысл в простых критических системах жёсткого реального времени, потому что временные свойства процесса доставки сигнала от отправителя к получателю абсолютно очевидны и не требуют сложного анализа. Среда передачи не разделяется с другими компонентами, поэтому нет нужды оценивать вклад каждого в загрузку среды и результирующие побочные эффекты. Однако, этот метод не масштабируется и делает логику взаимодействия сильно зависимой от физических параметров сети (если к компоненту не потрудились пробросить кабель при проектировании, соответствующих данных он никогда не получит).


Широкое распространение получила шинная топология (мы говорим о физическом уровне, не забывайте). Вероятно, CAN не нуждается в представлении; на нём основано множество протоколов и стандартов верхнего уровня. Здесь же FlexRAY, LIN, MIL-STD-1553 и ранние стандарты Ethernet (современный Ethernet используется только в коммутируемой конфигурации).


CAN показателен в контексте реакции отрасли на рост сложности продукции. Введённая в 1986 первая версия стандарта предлагала крайне ограниченный MTU в 8 байт на пакет. В 2012 появился CAN FD с MTU в целых 64 байта и увеличенной пропускной способностью. С конца 2018 года в активной разработке находится CAN XL с MTU 2 КиБ и ещё чуть более высокой скоростью (начало ISO стандартизации запланировано на 2021 год).


Говоря о физических шинах, нельзя не вспомнить интереснейшее начинание под названием Wireless Avionics Intra-Communications (WAIC). WAIC предлагает повысить отказоустойчивость бортовых критических сетей введением гетерогенной избыточности, где резервным каналом станет беспроводной. В целом, беспроводные бортовые сети можно считать фундаментально менее надёжными, чем бортовые проводные/оптические, ввиду слабого контроля за состоянием среды обмена (эфир один на всех). Однако, в совокупности с традиционными сетями, беспроводные позволяют поднять отказоустойчивость из-за устранения отказов общего вида, свойственных проводным сетям, ведь механическое повреждение элемента конструкции может с высокой вероятностью повредить все избыточные проводные соединения:



Диаграмма с сайта WAIC.


Физическая шина размещает всех участников на едином сегменте сети, что создаёт проблемы масштабируемости, ведь все узлы вынуждены организовывать обмен внтутри общего домена коллизий. Сложные транспортные средства на острие прогресса (скажем, современные авиалайнеры и космические аппараты) не в состоянии организовать работу систем в пределах ограничений существующих физических шин, поэтому в ход идут коммутируемые сети. Из значимых следует вспомнить SpaceWire (чрезвычайно узкоспециализированная технология; насколько мне известно, совершенно не представлена вне КА) и, конечно, Ethernet.


В современном аэрокосмосе широко применяется коммутируемый Avionics Full-Duplex Switched Ethernet (AFDX) как на стомегабитной медной паре, так и на оптике (см. Boeing 787). Несмотря на передовой физический уровень, логически это всё тот же ARINC 429, где физические соединения точка-точка заменены их виртуальными репрезентациями. Это решает проблемы масштабируемости, но не предоставляет новых инструментов проектирования логики. Сети AFDX проектируются со статическим планированием обмена с применением автоматических доказательств, что позволяет получить гарантированные временные характеристики доставки несмотря на привнесённые коммутацией сложности. Широко применяется полное дублирование сетевого аппаратного обеспечения (коммутаторов и кабельной системы) для отказоустойчивости. Ниже показан пример физической топологии AFDX подсети космического аппарата с дублированием; при этом логическая сеть ARINC 429, построенная поверх (не показана), определяется конфигурацией ПО коммутаторов вместо физической конфигурации кабельной системы:



Диаграмма из "Communications for Integrated Modular Avionics", Alena, 2007.


Гарантированные параметры сети объясняют почему в сетях жёсткого реального времени редко применяется подтверждение доставки. Вторая причина в том, что процессы реального времени часто предполагают сторого периодический обмен данными, где затраты времени и ресурсов сети (которые, замечу, под строгим учётом) на отправку подтверждения или второй копии данных оказываются неоправданными из-за скорой отправки очередного пакета с более новыми данными в рамках естественного течения процесса. Поэтому, в частности, AFDX построен на (слегка модифицированном) протоколе UDP/IPv4. Использование классических "надёжных" протоколов вроде TCP/IP в подобной среде было бы не просто излишним, а контрпродуктивным они несовместимы с особенностями процессов реального времени.


Общая характеристика рассмотренных технологий и построенных на их основе высокоуровневых протоколов заключается в их ориентированности на организацию низкоуровневых сценариев взаимодействия, где фокус внимания проектировщика сосредоточен на группах определённых параметров и их пересылке между конкретными аппаратными и программными компонентами. На логическом уровне мы всё так же имеем дело со жгутами виртуальных проводов, как на схеме ВАЗ 21099. Подобно тому, как рост сложности решений заставил индустрию ИКТ пережить несколько смен парадигмы за последние десятилетия, подходы к построению архитектуры распределённых бортовых систем претерпевают изменения под давлением спроса на автономность и автоматизацию транспортных средств. В 2020 мы наблюдаем первые симптомы несостоятельности традиционных методов и попытки к переходу на качественно более мощные средства, о чём будет следующий раздел.


3. Распределённые вычисления


Рассматриваемые здесь распределённые системы создаются из множества компонентов, которые реализуют сложные поведения и манипулируют большим числом внутренних состояний. Принцип чёрного ящика, чьё применение необходимо в силу когнитивных ограничений человека-проектировщика, предписывает сокрытие конкретики внутренних состояний и процессов за абстрактными межкомпонентными интерфейсами. Возникающая потребность в нетривиальной трансляции и интерпретации между моделью интерфейса и внтуренними состояниями является фундаментальным отличием концепции распределённых вычислений от логической шины.


Если в случае логической шины процесс проектирования распределённой системы сосредоточен на пакетах данных и их обмене между конкретными узлами, в данном случае ключевыми сущностями являются сетевые сервисы и объекты предметной области, зачастую без жёсткой привязки к физической реализации. Это можно рассматривать как частный случай сервис-ориентированного проектирования.


Пожалуй, наиболее значимым на сегодня примером такого подхода будет граф распределённых вычислений из Robot Operating System (ROS) (строго говоря, ROS не является операционной системой, это скорее высокоуровневый фреймворк). Изначально ROS был создан в качестве SDK для окологуманоидного робота PR2 от Willow Garage, но исследователи быстро увидели потенциал фреймворка в других робототехнических системах (от пылесосов и манипуляторов до БПЛА и робоавтомобилей), и он превратился в самостоятельный проект. За несколько лет вокруг ROS развилась богатая экосистема программного обеспечения, решающего многие типовые задачи вроде компьютерного зрения, локализации и картографирования, взаимодействия с аппаратным обеспечением, и т.п. Если изначально фреймворк создавался для исследовательских задач, то интенсивное развитие его экосистемы (и отрасли в целом) со временем поставило вопрос о продуктизации и трансфере наработок из лабораторий в полевые условия, с чем возникли значительные трудности.



Пример визуализации распределённых процессов на ROS. На схеме показан фрагмент системы управления автономного БПЛА в режиме программно-аппаратного моделирования. Овалы обозначают процессы, прямоугольники и стрелки обозначают связи издатель-подписчик.


Описание полного спектра проблем продуктизации основанных на ROS изделий приведёно в статье Why ROS 2 [Gerkey], которая, как нетрудно догадаться из названия, решительно предлагает выпустить вторую версию с оглядкой на новые потребности индустрии. Одной из ключевых проблем здесь является неспособность изначально исследовательского фреймворка удовлетворить радикально более жёсткие требования продуктовых систем к предсказуемости и гарантиям безопасности, которые зачастую обусловлены не только коммерческим интересом, но и законодательным регулированием (особенно в случае автомобильной или аэрокосмической отрасли). Коммуникационная подсистема ROS, обеспечивающая межкомпонентные взаимодействия, является одной из наиболее критических и сложных частей фреймворка. В первой версии использовалась собственная реализация, созданная с нуля, принципиально несовместимая с ответственными применениями, из-за чего во второй версии в роли коммуникационной подсистемы использовали популярное готовое решение Data Distribution Services (DDS).


DDS является сильно отдалённым потомком CORBA, ориентированным на реальное время и модель издатель-подписчик (с недавних пор предлагается также встроенная поддержка клиент-серверных взаимодействий, но на практике первый тип наиболее востребован). DDS широко применяется не только в транспорте и робототехнике, но и в промышленности вообще, зачастую выступая в роли выделенного коммуникационного слоя (собственно, как в случае ROS 2) для вышележащих технологий. Особого упоминания здесь заслуживает Future Airborne Capability Environment (DDS FACE) для критической авионики; однако, на сегодняшний день, большая часть реальных применений DDS в аэрокосмосе приходится на немногочисленные военные системы, которые не следуют гражданским стандартам безопасности.


Как было упомянуто, DDS дальними корнями уходит в CORBA оба стандарта поддерживаются одной организацией. Последняя изначально не предназначалась для систем реального времени, но отраслевые реалии заставили исследователей начать рассматривать вопросы её адаптации для реального времени ещё в конце прошлого века. В работе "The Design of the TAO Real-Time Object Request Broker" [Schmidt et al, 1999] большое внимание уделяется тому факту, что проектирование адекватной сети реального времени самой сетью не ограничивается обязательному анализу подлежат вопросы реализации логики протокола на конечных узлах с соблюдением временных гарантий. В разрезе CORBA синопсис рассматриваемых проблем приведён ниже; эти же принципы легко переносятся на практически любую современную технологию того же толка:



Цифрами обозначены ключевые аспекты реализации, где предписан анализ временных характеристик внутренних алгоритмов протокола. Диаграмма из "The Design of the TAO Real-Time Object Request Broker", Schmidt et al, 1999.


Шмидт с коллегами воплотил идеи в популярной ныне C++ библиотеке TAO (The ACE ORB), которая легла в основу некоторых современных реализаций DDS. Сама по себе TAO насчитывает более двухсот тысяч строк кода без учёта специфики DDS, которая привносит ещё дополнительный код сверху. Из более современных и независимых от TAO инкарнаций DDS упомяну, пожалуй, наиболее многообещающую на сегодня eProsima Fast-DDS (это оценочное суждение, а не реклама) без сторонних зависимостей и тестов она занимает более трёхсот тысяч строк C++ кода (и реализует при этом не все опциональные возможности стандарта). Эти сведения приведены с целью иллюстрации порядка концептуальной сложности DDS.


Как нетрудно догадаться из вышеизложенного, DDS также отличается высокими требованиями к вычислительной платформе, что помимо прочего ограничивает использование во встраиваемых системах. Конкретно эта проблема отчасти решается специализированным подмножеством DDS For Extremely Resource Constrained Environments (DDS-XRCE). Но, согласно нашей модели, это решение уже выходит далеко за пределы концепции распределённых вычислений в силу своей глубокой зависимости от центрального координирующего агента и ограниченной функциональности. Для рассматриваемого здесь вопроса эта технология большой ценности не представляет и рассматривать мы её не будем, равно как мы обойдём стороной и связанный проект micro-ROS.


Из других решений есть смысл поверхностно упомянуть SOME/IP часть автомобильного стандарта AUTOSAR v4+, предлагающую сервисы построения распределённых систем поверх стека IP. В отличие от DDS, SOME/IP сфокусирован исключительно на автомобильных применениях и оперирует существенно более низкоуровневыми концепциями со слабой сегрегацией по уровням абстракции. В совокупности с довольно вольготным обращением с распределёнными состояниями (об этом поговорим далее) и значительным логическим зацеплением между коллабораторами это вызывает вопросы о будущем SOME/IP при наличии сильного конкурента в лице DDS.


Распространённые в ИКТ альтернативы вроде MQTT и разнообразных специализированных фреймворков не учитывают аспекты реального времени и гарантий поведенческих характеристик, поэтому в наших приложениях встретить их можно редко и рассматривать их здесь не имеет смысла.


Высокая внутренняя сложность существующих технологий распределённых вычислений обусловлена широким спектром поддерживаемых сценариев и типов взаимодействия, лишь малая часть которых актуальна для интересующей нас области применений. Мы полагаем, что это утверждение верно даже для специализированных решений (как SOME/IP), чья архитектура может подлежать улучшениям путём целостного пересмотра подходов к проектированию бортовых распределённых систем. Аккуратное переосмысление основных требований к коммуникационной подсистеме позволило нам достичь более взвешенного баланса между внутренней сложностью (и, как следствие, стоимостью валидации и верификации и обеспечения гарантированных характеристик) и доступными инструментами построения мощных абстракций.


Наш подход


Мы едим нашу собаку уже не первый год, и только сейчас подобрались к выпуску первой долгосрочно стабильной версии стандарта, которую мы называем UAVCAN v1. Этому эпохальному для нас событию предшествовали исследования и экспериментальные развёртывания в реальных системах, на протяжении которых менялись наши методы, но не менялись ключевые цели:


  1. Простота понимания и реализации. Как было показано выше, это исключительно важно для критических систем. Протокол масштабируется согласно сложности использующего его компонента распределённой системы (т.е., аппаратного узла или программы): в простых компонентах совместимая реализация протокола должна умещаться в одну тысячу строк; в очень сложных она может расти до пары десятков тысяч строк.


  2. Высокоуровневые абстракции. Протокол позволяет разработчику конструировать абстрактные робастные интерфейсы с учётом ограничений реального времени. Спецификации таких интерфейсов сосредоточены исключительно на нуждах приложения и не включают в себя сущности из нижних уровней вроде конечных автоматов сетевого обмена, ручное управление распределённым состоянием или сериализацию битовых полей.


  3. Отказоустойчивость. Протокол реализует одноранговую децентрализованную сеть со встроенной поддержкой избыточности. Обеспечивается совместимость с ненадёжными сетями реального времени, где возможны потери пакетов в результате деструктивных воздействий среды (например, электромагнитная интерференция), но не самой сети (например, переполняющийся буфер).


  4. Предсказуемость. Протокол изначально спроектирован для задач реального времени и для использования во встраиваемых системах от младших однокристалок без ОС с единицами КиБ памяти до мощных компьютеров под управлением сложных ОС, причём не обязательно реального времени. Поддерживаются средства высокоточной синхронизации времени в пределах сети для нужд распределённых контуров управления. Ресурсный потолок всегда тривиально предсказуем и доказуем.


  5. Открытость. Это не техническое требование, а юридическое, но это не делает его менее значимым. Невозможно обеспечить серьёзные внедрения закрытой технологии, если существенная часть отрасли живёт открытыми стандартами и открытым ПО. Этот пункт подразумевает свободное распространение всей документации и кода под разрешительными лиценизиями (CC BY, MIT) без обязательных членских взносов.



Синопсис графически

В части погони за простотой как одной из ключевых характеристик можно усмотреть реминисценции известного в определённых кругах алгоритма распределённого консенсуса Raft, чьи создатели точно так же, как и мы, начали с вопроса о том, как сделать сложные вещи простыми. Хотя область их деятельности не имеет ничего общего с нашей, они, как и мы, в конечном итоге решали проблему восприятия, где единственной гарантированно достоверной метрикой является человеческий опыт. В отличие от авторов Raft, мы не проверяли трудность понимания наших спецификаций на больших массах людей (N.B.: они показали видео-лекцию 43-м студентам и потом оценили понимание при помощи теста, сравнив результаты с конкурирующей технологией). Однако, у нас есть вот такое практическое свидетельство, где господин зашёл с улицы и сделал минимальную реализацию UAVCAN с нуля за "пару недель" (с его слов):



Желающие увидеть код найдут его на гитхабе как libuavesp. Я, обратите внимание, умываю руки мы к этой реализации отношения не имеем. Заявление автора о том, что "UAV" в названии "UAVCAN" имеет отношение к БПЛА, не соответствует действительности и вызвано банальным недоразумением.


Как нетрудно догадаться из предваряющей этот раздел вводной, UAVCAN широко заимствует ценные принципы из флагманов современной индустрии, в первую очередь опираясь на ROS, DDS, AFDX, WAIC и множество высокоуровневых CAN протоколов, которые даже нет смысла здесь перечислять. Однако, вопросы организации распределённых вычислений одними транспортными протоколами, очевидно, не ограничиваются, особенно если учесть заявленную в ключевых целях потребность в "высокоуровневых абстракциях". UAVCAN удобно рассматривать в виде трёхуровневой модели (мы намеренно игнорируем семиуровневую модель OSI ввиду её чрезмерной детализации):


  • Уровень приложения. На этом уровне представлены общие для всех бортовых систем функции: мониторинг состояния, логирование, передача файлов, управление конфигурацией, телеметрия, и т.п. На этом же уровне создаются специализированные сервисы согласно потребностям конкретного приложения. В распоряжении пользователя два вида взаимодействий: анонимный статически типизированный издатель-подписчик и статически же типизированный удалённый вызов процедур с явной адресацией (т.е. не анонимный).


  • Уровень представления отвечает за маршалинг доменных объектов в связях издатель-подписчик и при удалённом вызове процедур. Этот уровень реализован средствами специального предметно-ориентированного языка, на котором даётся строгое определение типов данных для сетевого обмена: Data Structure Description Language (DSDL). На основе DSDL-дефиниций можно автоматически генерировать код (можно и не автоматически).


  • Транспортный уровень занимается доставкой объектов согласно связям издатель-подписчик и удалённым вызовам процедур. Этот уровень намеренно сильно изолирован от вышележащих двух, что позволяет нам определить несколько транспортов поверх различных нижележащих протоколов:


    • UAVCAN/CAN работает поверх классического CAN и CAN FD. Вероятно, в будущем также появится поддержка CAN XL, но это не точно.
    • UAVCAN/UDP работает поверх UDP/IP. По состоянию на 2020-й год, спецификация этого транспорта ещё находится в стадии ранней альфы и может быть изменена до стабилизации (хотя предпосылок к этому нет).
    • UAVCAN/serial работает поверх любого байт-ориентированного протокола (UART, RS-232/422/485, USB CDC ACM) и ещё подходит для хранения дампов в неструктурированных бинарных файлах. Этот транспорт тоже ожидает стабилизации.
    • Поскольку интерфейс между транспортом и верхними уровнями хорошо определён, в будущем возможно добавление новых транспортных протоколов. В числе таковых рассматривается, например, беспроводной IEEE 802.15.4.


У нас есть несколько безусловных исходных предположений, которые довольно однозначно очерчивают область применимости протокола. Строгий фокус на бортовых сетях реального времени означает, что попытки использования UAVCAN в любых других областях скорее всего приведут к посредственным результатам, что мы, однако, не расцениваем как недостаток.


Первое из исходных предположений таково: нижележащая транспортная сеть (например, CAN или Ethernet, в зависимости от выбранного транспорта) предлагает хорошо охарактеризованную минимальную кривую обслуживания и нулевую вероятность потерь пакетов при отсутствии неблагоприятных воздействий внешней среды. Последнее означает, что потери не могут возникнуть в результате процессов, протекающих внутри сети, как, например, переполнение буфера на сетевом узле; однако, допускаются кратковременные нарушения, вызванные внешними факторами, как, например, электромагнитная интерференция. Это предположение полностью совместимо с реалиями настоящих бортовых систем, и оно позволяет нам существенно упростить логику протокола. Компенсация потерь ввиду внешних воздействий выполняется путём превентивной отправки дубликатов (только в тех случаях, где требуется). Рассмотрение этого метода даётся в статье Idempotent interfaces and deterministic data loss mitigation. Хотя описанные особенности выглядят чуждыми для традиционных систем, они вполне оправданы для нашей области.


Крайне аккуратное обращение с разделяемым состоянием позволяет нам сильно сократить пространство состояний сетевых узлов в сравнении со схожими решениями. В результате сокращается техническая сложность реализации, упрощается её анализ и тестирование, о чём подробно сказано в официальном руководстве. Сетевой узел UAVCAN делает минимум предположений о состоянии своих коллабораторов; например, если в случае традиционного фреймворка издатель-подписчик обычно выделяется явная процедура установления подписки, где подписчик сообщает издателю о своей заинтересованности в конкретных данных (см. SOME/IP, DDS, ROS, практически все MQ*, etc.), в UAVCAN издатель слепо отправляет данные в сеть, позволяя заинтересованным агентам их принять или проигнорировать.


Последнее обстоятельство создало бы существенные преграды для масштабирования, если бы не широкое использование аппаратной фильтрации пакетов в обязательном порядке. Известные нам другие протоколы (кроме AFDX) необоснованно игнорируют тот факт, что всё современное аппаратное обеспечение для высокоскоростной коммуникации, за исключением лишь некоторых маргинальных представителей, предоставляет мощные аппаратные инструменты автоматической фильтрации. Разумная эксплуатация этого факта позволила нам ввести радикальные упрощения без ущерба функциональности, о чём говорится в статье Alternative transport protocols in UAVCAN.


Очередное исходное предположение заключается в том, что сеть и её участники имеют, в целом, статическую природу. Это следует трактовать трояко. Во-первых, конфигурация бортовых систем редко подлежит радикальным изменениям в полевых условиях, что позволяет нам сэкономить на сложности динамической автоконфигурации в большинстве случаев; это, впрочем, не означает, что полевая реконфигурация невозможна в принципе (она полезна в исследовательских и экспериментальных окружениях), но это означает, что средства реконфигурации вынесены в опциональные части протокола, которые могут быть удалены в интересах упрощения валидации и верификации сертифицируемых отказоустойчивых систем.


Например, динамическое выделение адреса в сети поддерживается опциональным механизмом plug-and-play (впрочем, конкретно для UAVCAN/UDP он не определён ввиду наличия стандартного DHCP). Механизм этот также поддерживает избыточные аллокаторы для отказоустойчивых систем, где консенсус реплик обеспечивается при помощи упомянутого ранее алгоритма Raft.


Второй аспект статичности заключается в предоставлении ресурсного потолка для любой части системы на этапе проектирования. Так, определяемые при помощи упомянутого ранее DSDL типы всегда имеют верхний предел размера любого поля переменной длины, из чего следует, что максимальное время передачи, максимальное время сериализации/десериализации, и, в общем случае, максимальное время обработки всегда можно определить статически. Ниже показано DSDL-определение стандартного типа журнальной записи под именем uavcan.diagnostic.Record, где можно видеть, что максимальная длина сообщения задана явно и ограничена 112-ю байтами (кодировка всегда UTF-8):


# Generic human-readable text message for logging and displaying purposes.# Generally, it should be published at the lowest priority level.uavcan.time.SynchronizedTimestamp.1.0 timestamp# Optional timestamp in the network-synchronized time system; zero if undefined.# The timestamp value conveys the exact moment when the reported event took place.Severity.1.0 severityuint8[<=112] text# Message text.# Normally, messages should be kept as short as possible, especially those of high severity.@assert _offset_ % 8 == {0}@assert _offset_.max <= (124 * 8)     # Two CAN FD frames max

В конце определения видно вспомогательные конструкции, добавленные с целью статической проверки способности двух CAN FD фреймов нести сообщение максимального размера.


В предшествующей секции было отмечено, что протокол реального времени должен проектироваться с учётом доступных средств реализации с соблюдением временных характеристик. Если представление данных в гарантированное время в целом делается возможным благодаря свойствам DSDL, своевременность их обработки на нижних уровнях протокола (на транспортном, то есть) достигается благодаря явно определённому потолку для всех ресурсов протокола. Например, максимальное количество каналов издатель-подписчик в системе ограничено (этот максимум, однако, очень высок десятка тысяч каналов достаточно каждому), равно как и максимальное количество узлов в сети. В спецификации рассматриваются практические подходы к реализации транспортной логики (а именно, демультиплексирования пакетов и реконструкции полезной нагрузки из мультикадровых передач) с оценкой влияния различных методов на асимптотическую сложность.


Третий аспект статичности следует из нашего крайне осторожного обращения с распределённым состоянием (однажды я сделаю себе татуировку на лицо с предупреждением о том, что все болезни идут от взаимодействий с чрезмерным сохранением состояния). Отсутствие явно синхронизируемых состояний между коллабораторами (между издателем и подписчиком или между клиентом и сервером в случае удалённого вызова процедур) позволяет вновь подключенному участнику приступить к выполнению своих задач немедленно, без предварительных процедур регистрации, обнаружения служб, и т.п. Это имеет значение при анализе сценариев отказа, где критическое устройство кратковременно отключается (например, в результате непреднамеренного перезапуска) с последущим повторным присоединением к сети.


Для примера я продемонстрирую сериализацию и публикацию сообщения, определённого ниже, содержащего три константы и два поля. Константы не участвуют в обмене, поскольку они и так известны всем узлам, имеющим доступ к соответствующему определению типа. Поля сериализуются в плоский остроконечный бинарный формат (младший байт идёт первым) примерно как в ASN.1 UPER (другой порядок байт), но с местной спецификой (ценители сериализации данных должны посмотреть мою заметку, где я рассматриваю популярные форматы и сравниваю их с DSDL).


uint16 VALUE_LOW  = 1000uint16 VALUE_HIGH = 2000uint16 VALUE_MID = (VALUE_HIGH + VALUE_LOW) / 2# Рациональная арифметика произвольной точности!uint16 valueuint8[<=100] key  # Динамический массив от 0 до 100 элементов.

Если мы, скажем, присвоим полям значения value=1234 и key=Hello world!, результат в шестнадцатиричной нотации будет следующим:


D2 04 0C 48 65 6C 6C 6F 20 77 6F 72 6C 64 21

Где D2 04 соответствует 1234, 0C длина массива (если бы максимальная длина была более 255 элементов, тут было бы два или четыре байта), и остаток приходится на приветствие.


Публикация сообщения через классический CAN будет выглядеть предельно незамысловато все счастливые CAN протоколы похожи друг на друга (надо ли говорить, что в случае CAN FD всё вошло бы в один кадр):


$ candump -decaxta any(7.925)  vcan2  TX - -  1013373B   [8]  D2 04 0C 48 65 6C 6C A0   '...Hell.'(7.925)  vcan2  TX - -  1013373B   [8]  6F 20 77 6F 72 6C 64 00   'o world.'(7.925)  vcan2  TX - -  1013373B   [4]  21 F9 02 60               '!..`'

Лишний подозрительный байт в конце каждого кадра содержит метаданные транспорта. В конце последнего кадра есть два байта циклического избыточного кода для проверки корректности декадрирования.


Колонка со значением 0x1013373B здесь представляет CAN ID, что является битовой маской из нескольких полей с метаданными. Наиболее интересным здесь является значение 0x1337 (4919 в десятичной системе), которое называется идентификатором темы (subject-identifier) в отличие от некоторых более сложных протоколов (как DDS), UAVCAN не поддерживает именованные топики, предлагая вместо них нумерованные темы (похоже на SOME/IP и практически любой протокол поверх CAN). Это значение проектировщик выбирает произвольно, сообразно своим представлениям о системе.


Теперь мы можем повторить упражнение для UAVCAN/UDP на localhost. Wireshark, к сожалению, пока не имеет диссектора для UAVCAN, да и пёс с ним, ведь и так всё ясно:



Дотошный читатель спросит, откуда взялся порт назначения 21303, на что я отвечу, что он вычисляется как сумма идентификатора темы (4919 у нас) и фиксированного смещения 16384. Смещение выбрано таким образом, чтобы сдвинуть порты UAVCAN в эфемерный диапазон с целью минимизации конфликтов. Исходный порт полезной информации не несёт и выбирается произвольно. Нашу полезную нагрузку (D2 04 0C ...) предваряют 24 байта метаданных, добавленных стеком UAVCAN; там содержится информация о приоритете, фрагментах (тут их нет) и последовательном номере сообщения.


Будет ошибкой думать, что внедрение UAVCAN/UDP в обязательном порядке требует полного IP стека. Когда на практике поднимается вопрос об IP стеке, обычно подразумевается TCP/IP, сложность которого несопоставима с UDP/IP. Последний можно собрать с нуля на C в несколько сотен строк, как наглядно продемонстрировал Lifelover в 2011-м году в серии публикаций "Подключение микроконтроллера к локальной сети".


Здесь практические упражнения мы заканчиваем, потому что публикация не об этом. Желающим закатать рукава следует пройти в библиотеку с говорящим названием PyUAVCAN, при помощи которой эти примеры были получены (не будет лишним также заглянуть в руководство).


Нельзя обойти вниманием встроенную поддержку как гомогенной, так и гетерогенной избыточности транспорта. Первый тип достаточно часто встречается на практике, но особенно интересен последний в предыдущей секции я отметил потенциал разнородной избыточности к увеличению отказоустойчивости сети благодаря устранению отказов общего вида. На транспортном уровне встроена логика дедупликации и автоматического переключения между избыточными сетевыми интерфейсами прозрачно для приложения. С практической стороной реализации можно также ознакомиться в документации к PyUAVCAN.


Последним заслуживает рассмотрения уровень приложения. Техническая сторона вопроса прозрачна: пользователь определяет собственные типы с использованием DSDL, затем создаёт соответствующие темы (топики) по мере надобности. Для распространённых задач (мониторинг узлов, файлообмен, логирование, управление конфигурацией, и т.п.) нет нужды конструировать собственные сетевые сервисы, потому что соответствующие определения предоставляются стандартным набором сервисов UAVCAN, из которого можно свободно выбрать необходимые.


Поверх UAVCAN предполагается создание специализированных отраслевых стандартов уровня приложения, примерно как стандартные классы USB существуют поверх ядра USB, как профили CANopen или Bluetooth, или как DDS FACE поверх DDS. Схематически мы это изображаем следующим образом:



Из отраслевых стандартов сейчас в работе один так называемый Drone Standard 15, или DS-015, к которому активно прикладывают руки, среди прочих, компании из Dronecode Foundation. Мы предвидим появление других отраслевых спецификаций в будущем, поскольку UAVCAN сегодня можно встретить далеко за пределами одних только дронов но об этом позже.


Техническая сторона здесь прозрачна, но есть и другая. Сложные распределённые системы требуют дисциплинированного подхода к проектированию сетевых сервисов и их интерфейсов. Контакты с сообществом разработчиков встраиваемых систем показали, что эта аудитория может глубоко разбираться в вопросах, традиционно характерных для их области деятельности (реальное время, операционные системы, связующее ПО, и т.п.), но при этом иметь очень ограниченное представление о проектировании адекватных сетевых сервисов. Накопленный опыт работы с несколько более низкоуровневыми технологиями, по-видимому, подталкивает людей к неуместному заимствованию практик, что неоднократно на нашем опыте приводило к появлению дефектных интерфейсов, работа с которыми наполовину состоит из страдания. Решение этой нетехнической проблемы является столь же нетехническим мы опубликовали учебный материал, где подробно объясняется, как выглядит сетевой сервис здорового человека. Материал этот опубликован в официальном руководстве UAVCAN в главе Interface Design Guidelines.


Внедрение


Прогресс в области вычислительной техники, элементов питания, машинного обучения, генеративного проектирования и других передовых областей порождает новые проекты транспортных систем, которые зачастую реализуются малыми предприятиями при минимальном финансировании и низкой стартовой вовлечённостью в релевантные отрасли. Практические примеры автономных дронов и роботов, электрических конвертопланов, кубсатов, робоавтомобилей, и т.п. в изобилии присутствуют в новостных лентах, так что приводить их здесь нет смысла. Каждое такое средство, будучи передовым продуктом 21-го века, критически зависимо от грамотной огранизации бортовых вычислительных систем, и часто также несёт груз правового регулирования и доказательства функциональной безопасности. Такие проекты неспособны подняться без широкого применения именно открытых стандартов и свободных решений, потому что как коммерческие альтернативы, так и доморощенные велосипеды рискуют не вписаться в бюджет. Стартап, скажем, с летательным аппаратом, намеревающийся следовать стандартам консервативной аэрокосмической отрасли на первом же шаге выложит десятки тысяч евро за PDF документы; в то же время будет ошибкой думать, что внедрение этих стандартов является необходимым или даже желательным условием для успеха.


UAVCAN полностью открыт для распространения и внедрения, не предписывает никаких лицензионных ограничений: вся документация распространяется под CC BY 4.0, а исходный код референсных реализаций под MIT. Вероятно, любой другой подход к лицензированию сегодня обрёк бы проект на забвение.


Однако, несмотря на это, мы не исключаем появления в будущем опционального платного членства с целью предоставления дополнительных гарантий совместимости и функциональной безопасности для заинтересованных членов. По состоянию на 2020 эта инициатива находится в стадии вялого переливания из пустого в порожнее, желающие могут причаститься на форуме.


Согласно принципам открытости, вся разработка ведётся в полностью публичной манере на форуме и на GitHub оба этих ресурса вместе содержат не меньше 90% дискуссий разработчиков по существу, так что любое просочившееся в спецификацию решение оставляет перманентный бумажный след. Этот подход радикально отличается от традиционных практик, где обычно предполагается платное членство и участие в закрытых сессиях, закрытых ревью стандартов и закрытых же списках рассылок.


На гитхабе поддерживаются референсные библиотеки, среди которых Libcanard минимальная реализация UAVCAN/CAN для однокристалок на C11, объём кода которой фигурирует в названии этой статьи. Также там базируется uavcan.rs мультитранспортная реализация на Rust, которая по состоянию на июль 2020 ищет нового мейнтейнера.


Там же поддерживается Yukon десктопная программа на питоне-электроне для разработки, отладки и диагностики UAVCAN сетей, представляющая собой смесь RViz, Wireshark и LabView. Раньше у нас была ещё утилита на PyQt для предыдущей экспериментальной версии протокола, но теперь она устарела безнадёжно, и усилия сосредоточены на Yukon. На форуме есть бесконечно длинные треды с обсуждениями, но дальше обсуждений мы практически не продвинулись из-за острой недостачи фронтендеров. На сегодня последнее демо выглядит так:



Некоторый интерес представляет использование API ROS поверх UAVCAN вместо DDS. Смысл здесь в том, чтобы сделать развитую экосистему пакетов ROS доступной в системах реального времени и младших микроконтроллерах с использованием UAVCAN, обеспечив при этом также нативную совместимость с обычными UAVCAN устройствами, ничего не знающими о ROS. Краткая вводная дана в заметке на форуме "An exploratory study: UAVCAN as a middleware for ROS"; разыскиваются коллабораторы.


Среди множества компаний и учреждений, принимающих участие развитии стандарта, следует особо выделить NXP Semiconductors. На недавней конференции они представили неплохой доклад "Getting started using UAVCAN v1 with PX4 on the NXP UAVCAN Board", демонстрирующей, в том числе, кое-какие их новые референсы для UAVCAN приложений.


Не менее ценным партнёром является Amazon Prime Air со своим крутейшим автономным доставочным дроном. Эти господа производят не железо, а код копирайты Амазона щедро разбросаны по нашим исходникам.


Законченное UAVCAN-совместимое железо вроде сервоприводов, приводов электромоторов, системы воздушных сигналов, автопилотов, систем впрыска топлива, всевозможных датчиков и отладочных плат сегодня предлагают многие вендоры, чьё перечисление тут вряд ли оправданно.


Согласно опросу, проведённому в конце 2019 года, а также основываясь на наших личных контактах с интеграторами, UAVCAN сегодня применяется в пилотируемых (~10% компаний) и беспилотных (~80% компаний) летательных аппаратах, в малых космических аппаратах (~5% компаний, на 2020 год на орбите есть около 20 кубсатов, согласно доступным нам данным), в микро транспорте (вроде электросамокатов) и разнообразных робототехнических системах. Наша выборка, впрочем, подвержена систематической ошибке и приводится только в общеинформативных целях; распределение может не соответствовать действительности. Краткая сводка по опросу доступна отдельно.


Статус и будущее проекта


Наша глобальная амбициозная цель-максимум: стать полноценной альтернативой технологиям класса DDS для отказоустойчивых высоконадёжных систем реального времени; стать стандартом де-факто для новых видов интеллектуального транспорта.


Согласно опросу, главным препятствием на пути к цели являются проблемы не технические, а социальные: 47% респондентов в последнем опросе указало, что главным препятствием на пути внедрения UAVCAN в новых разработках является низкая представленность технологии в профессиональном дискурсе. Вероятно, просветительские публикации вроде этой проекту помогут.


uavcan.org


Источники и материалы
  • Digital Avionics Handbook (3rd edition) Spitzer, Ferrell, 2017
  • Computers in Spaceflight: The NASA Experience Kent, Williams, 2009
  • The Evolution of Avionics Networks From ARINC 429 to AFDX Fuchs, 2012
  • Communications for Integrated Modular Avionics Alena, 2007
  • Safety and Certification Approaches for Ethernet-Based Aviation Databuses Yann-Hang Lee et al, 2005
  • The Design of the TAO Real-Time Object Request Broker Schmidt, Levine, Mungee, 1999
  • In Search of an Understandable Consensus Algorithm Ongaro, Ousterhout, 2014
  • Starlink is a very big deal Handmer, 2019
  • Why ROS 2? Gerkey, 2015
  • ROS on DDS Woodall, 2015
  • Safe Micromobility Santacreu, 2020
  • Understanding Service-Oriented Architecture Sprott, Wilkes, 2009

Документация и спецификации рассмотренных технологий в списке источников не указаны.


Также см. наши публикации по теме:


Подробнее..

Свободный мини AUTOSAR редактор для микроконтроллеров

11.01.2021 20:23:30 | Автор: admin

В этом посте я хочу поделиться с вами программой написанной мной для разработки ПО под микроконтроллеры по стандарту близкому к AUTOSAR.

В 2018 году меня позвали работать в EPAM Беларусь на аутсорсный проект по разработке ПО для рулевых реек. Я с большим удовольствием согласился и уехал жить и трудиться в Беларусь.

На этом проекте я познакомился со стандартом разработки ПО в автомобильной промышленности - AUTOSAR.

Пару слов об AUTOSAR

Согласно стандарту, архитектура приложения разделяется на 3 уровня:

  • Application;

  • Run Time Environment (RTE);

  • Basic software.

Главная идея стандарта в том, чтобы разделить систему на компоненты, а также определить уровни ответственности каждого из уровней. При этом application в основном стараются делать независимым от железа, чтобы можно было безболезненно переносить ПО с одного МК на другой. Система разделяется на независимые компоненты, и они взаимодействуют друг с другом с помощью RTE. Это позволяет иметь возможность протестировать каждый компонент в отдельности и добиться практически 100% покрытия кода тестами.

Подробнее о стандарте можно почитать здесь.

Согласно стандарту, компоненты могут иметь следующие составляющие:

  • Порты для взаимодействия друг с другом;

  • Функции, вызываемые по событиям из RTE (runnables);

  • Калибровочные параметры Calibration Data (CData);

  • Память принадлежащая отдельному экземпляру компонента Per Instance Memory (PIM);

  • Переменные взаимодействия между runnables одного компонента Inter Runnable Variable (IRV).

Взаимодействие runnables компонента с его портами CData, PIM, IRV происходит с помощью функций RTE.

Взаимодействие компонентов проекта между собой происходит с помощью портов. Существует несколько видов портов, и они образуют между собой пары, которые могут быть соединены друг с другом. Выделим главные из них: sender-receiver, client-server.

  • Sender порт порт для записи в порт;

  • Receiver порт порт для чтения из порта;

  • Server порт предоставляет клиентам определенную функциональность;

  • Client порт позволяет вызывать функционал другого компонента.

На картинке ниже представлен пример взаимодействия компонентов SWC1 и SWC2, а также внутренняя структура SWC1.

Картинка взята отсюда.

AUTOSAR GUI Editor

Меня очень вдохновила концепция разбития системы на отдельные независимые компоненты, и я решил написать свой собственный небольшой автозар редактор, который бы удовлетворял нужды моего домашнего проекта. С этим редактором я и хочу с вами поделиться. Конечно, весь функционал стандарта в редакторе мне не удалось реализовать, также пришлось отойти от сохранения файлов проектов в формате arxml. На данный момент реализованы следующие возможности:

  • Создание компонентов и композиций;

  • Создание client-server и sender-receiver интерфейсов;

  • Создание простых типов данных с указанием разрешенного диапазона. Этот диапазон может применяться на этапе тестирования компонента;

  • Создание комплексных типов данных(struct), массивов и перечислений;

  • Создание портов в компонентах и композициях и задание им их интерфейсов;

  • Соединение портов, имеющих одинаковый интерфейс, при этом один write порт может быть подключен к нескольким read портам, также как и server порт к нескольким клиентским портам;

  • Возможно размножение компонентов одного типа (Multiple instantiation);

  • Возможно создание PIM и CData для компонентов, при этом для каждого образца компонента можно задать своё индивидуальное начальное значение для PIM и CData;

  • Поддерживается создание периодически запускаемых runnable компонента, каждый раннабл может иметь свою частоту вызова;

  • Создание задач планировщика с приоритетами и их собственными периодами и распределение runnables компонентов по этим задачам;

  • Автоматическая генерация RTE файлов, которые объединяют компоненты друг с другом согласно проекту;

  • Автоматическая генерация шаблонов компонентов для первоначального использования этих файлов в проекте;

  • Генерация test environment для отдельно взятого определения компонента;

  • Генерация планировщика вызова runnables;

  • Проверка проекта на ошибки.

Есть и определенные ограничения на данный момент:

  • Во вложенных композиции не может быть вложено других композиций, все композиции находятся в Main композиции.

  • Отсутствуют асинхронные клиент-серверные операции;

  • Первоначально я сделал генерацию тасок ОС как тасок FreeRTOS, но ввиду того, что у меня периодически отказывала одна из тасок и не хотелось отлавливать баг в программе, я решил переписал планировщик таким образом, чтобы ОС таски вызывались одна за другой в соответствии с их приоритетом и отойти от использования FreeRTOS в моём домашнем проекте. Генерация фриртосных тасок осталось в анналах git истории редактора.

Сам исходный код редактора я выложил на гитхаб в открытый доступ.

По умолчанию, при открытии программы создается пустая композиция Main. Далее можно начать создавать структуру проекта, компоненты, интерфейсы.

Создание элементов проекта

Создание компонентов, композиций, интерфейсов и типов данных делается с помощью выбора необходимого элемента в одном из пунктов меню insert.

Далее, как только необходимый элемент был создан, откроется окно для его настроек.

Чтобы поместить компонент в композицию, необходимо создать его definition, затем выбрать в дереве объектов композицию, в которую необходимо добавить образец компонента, и после перетащить definition в композицию(drag and drop). Если всё выполнено верно, то в композиции появится новый компонент. Для того, чтобы сделать возможность создавать несколько образцов компонента, необходимо поставить галочку Multiple instantiation. В меню компонента также можно задать ему ранаблы, порты, PIM и CData.

Пример простого проекта из 4х компонентов.Пример простого проекта из 4х компонентов.

Для того, чтобы создать порт для компонента, необходимо создать сперва интерфейс для данного типа порта, создать порт в defenition компонента, а уже потом выбрать интерфейс порта.

Для того чтобы задать init values для PIM и CData необходимо выбрать компонент в композиции и во вкладке Component properties вписать нужные данные в поля.

Чтобы создавать соединения между портами компонентов, необходимо чтобы порты соединяемых компонентов имели один и тот же интерфейс. Нажав Insert->Connection зажимаем ЛКМ над одним портом компонента, а затем отжимаем её над другим. Если всё хорошо, то появится прямая линия, соединяющая порты компонентов. Можно добавить несколько точек, в соединительную линию, чтобы она обходила элементы.

Перемещение по композиции

Зажав колесико, можно перемещать композицию

Покрутив колесико - изменять масштаб

Двойной клик по колесику - растягивает текущую композицию в отображаемое окно

Перемещение компонентов по композиции осуществляется путем зажатия ЛКМ на компоненте, перемещения, а затем отпускания ЛКМ.

Размеры компонентов можно менять с помощью якорей по углам.

Планировщик

Настройка планировщика осуществляется с помощью окна Runnables management, которое может быть запущено с помощью System-> Runnables order. Для того, чтобы планировщик был корректно создан, необходимо сперва создать таски ОС и затем распределить ранаблы компонентов по этим таскам.

Создание и редактирование задач планировщика.Создание и редактирование задач планировщика.Распределение runnables по задача планировщика.Распределение runnables по задача планировщика.

На данный момент поле Stack size in bytes не используется. Но при необходимости, можно создать(откопать в git истории) генератор планировщика, который создает таски RTOS с указанным значением размера стэка.

Генерация RTE

Перед генерацией RTE очень благоприятно убедиться в отсутствии ошибок в проекте, например не указанных интерфейсах в портах или пропущенных типов данных в структурах. Делается это с помощью команды System->Check errors.

Далее необходимо указать место, куда будут сохраняться сгенерированные RTE файлы и шаблоны компонентов в окне Project Settings. (Project->Settings). Здесь же необходимо будет указать частоту системного таймера, на котором будет основываться расчет вызовов задач планировщика.

Если были указаны относительные пути, как на картинке выше, то папки с файлами будут сгенерированы относительно места расположения проекта.

После того, как все ошибки устранены и указаны пути сохранения, жмем Project->Generate RTE и получаем папку RTE и папки с шаблонами компонентов. Важно знать, что файлы в папках RTE и RteSkeleton всегда будут перезаписываться при перегенерировании RTE.

Настройка проекта в STM32CubeIDE

Пример выполнен на STM32CubeIDE, чтобы показать, как можно использовать порты, runnables, таски и СData с помощью моего редактора.

Рассказывать как сделать проект в STM32CubeIDE я не буду, т.к. по этому поводу уже написано множество статей. Скажу лишь основные действия, которые необходимо выполнить, чтобы проект собирался и запускался:

  1. Необходимо создать папку Components в корне проекта и скопировать в неё сгенерированные шаблоны компонентов

  2. Написать код для компонентов или просто оставить как есть, чтобы убедиться для начала, что проект собирается.

  3. Добавить в Includes проектакаждую include папку компонента, а также папку RTE.

4. Добавить в Source Location папки Components и RTE

5.В main.c добавить:


#include "Rte_Task_Scheduler.h"
а также вызывать работу планировщика в бесконечном цикле.

6.В stm32f4xx_it.c между /* USER CODE BEGIN Includes */ и /* USER CODE END Includes */ добавить:
#include "Rte_Task_Scheduler.h"

и также обновить обработчик прерывания SysTick_Handler.

7. После этого настройка проекта в кубе завершена и можно собирать проект и запускать его на железке.

Пример также выложил на github.

Конечно, AGE может содержать ошибки и ему есть ещё куда расти, но своей основной задачей генерацией RTE, он справляется на ура.

Если программа кого-нибудь заинтересует, в следующей статье расскажу, как делать тесты на компоненты.

Заключение

Данный редактор позволил мне сделать архитектуру моего приложения под STM32 более наглядной и гибкой. Если необходимо написать какой-либо математически нагруженный компонент я его могу теперь безболезненно протестировать в Eclipse и уже потом легко внедрить в проект в STM32. Также стал наглядно виден поток данных от одних компонентов к другим, что позволяет легко и быстро находить источники проблем в проекте, если они возникают.

Ссылка на AUTOSAR Gui Editor.

Ссылка на проект.

Подробнее..

Перевод Автомобильное ПО варианты стратегического развития

17.09.2020 16:18:03 | Автор: admin
image

В своей предыдущей статье я писал о росте важности автомобильного ПО и использовал концепцию Разработка-сборка-маркетинг-использование для того, чтобы показать чем ПО отличается от аппаратной части. Суть той статьи заключается в том, что стратегия использования программных платформ лучший способ добиться успеха на рынке автомобильного ПО.

Печально известен тот факт, что разработку ПО очень сложно планировать и реализовывать особенно трудно оценивать времязатраты на создание больших программных продуктов. Такое положение дел тянется уже с 1960-ых годов, все это подробно описано в книге Мифический человеко-месяц. Это книга Фреда Брукса, она была опубликована в 1975 и дополнена в 1995. Проблемы доведения процесса разработки программных продуктов до конца могут быть сформулированы законом Брукса: если вы не укладываетесь в сроки, дополнительные человеческие ресурсы только увеличат время на разработку.

В этой статье мы рассмотрим текущее состояние рынка платформ автомобильного программного обеспечения. Любая программная платформа полагается на аппаратную, требующуюся для работы программ. Я расскажу о сегментах рынка автомобильного ПО и приведу примеры важных продуктов. Но сначала нам нужно понять что такое программные платформы, а также рассмотреть их преимущества и недостатки.

Обзор платформ


Платформа это технология, позволяющая создавать похожие между собой продукты, использующие результаты прошлых разработок. В рамках стратегии реализации платформ многие продукты или семейства продуктов могут быть разработаны с гораздо меньшими затратами, чем при разработке каждого продукта по отдельности. В автомобильной промышленности широко используются распространенные шасси с различными двигателями, салонами и форм-факторами. Платформы BEV в настоящее время становятся важной тенденцией в автомобильной промышленности. Кроме того, этот подход очень распространен в компьютерной индустрии часто можно встретить платформы разных уровней (начиная с процессорных и аппаратных, и заканчивая программными платформами и платформами приложений).

Использование программных платформ стало ключевой стратегией во всех сегментах компьютерной индустрии от мейнфреймов и миникомпьютеров до персональных компьютеров и планшетных ПК. Программные платформы также являются основой на рынке смартфонов и стали ключевым фактором, за счет которого лидерами рынка стали iOS и Android. Программные платформы также приобретают все большее значение в автомобильной промышленности и становятся особенно важны на развивающемся рынке автомобилей, зависящих от программного обеспечения.

У программных платформ есть и недостатки. Для их реализации требуется написание больших объемов кода, а работают они зачастую медленнее. Также они могут повышать требования к аппаратной части. Впрочем, в большинстве случаев, преимущества перевешивают недостатки.

Программная платформа обычно представляет собой набор из множества программных модулей для реализации определенной функциональности. Впрочем, это могут быть и небольшие программы, которые используются в более крупных платформах. Таким образом, программные платформы могут значительно отличаться по размерам и сложности кода. Ключевой аспект переиспользование программных модулей для экономии затрат на разработку и обслуживание, а также повышение уровня надежности за счет снижения общего количества ошибок в ПО.

Ключом к использованию и реализации программных платформ являются API, позволяющие создавать модульную структуру блоков и обеспечивать связь между модулями или разными платформами. API конкретных сегментов рынка ПО, в случае успеха, создают формируют экосистему из взаимодополняющих программных модулей, которые с течением времени значительно увеличивают стоимость и возможности использования платформы.

Платформы для автомобильного ПО


Программные платформы на автомобильном рынке быстро растут и оказывают большое влияние на всю индустрию автомобильного ПО, причем ожидается, что в следующем десятилетии тенденция роста сохранится. В таблице ниже приведена сводная информации о состоянии основных программных платформ, используемых в автомобильной промышленности. Существует и множество других платформ в данной статье они не рассматриваются из-за отсутствия подробностей об их разработке. В следующих разделах приводится обзорная информация о каждой из программных платформ, приведенных в таблице.

Операционные системы


Все автомобильные ECU нуждаются в ПО, которое будет управлять различными аппаратными компонентами, а также в приложениях, которые и будут выполняться блоком управления.

Все автомобильные блоки управления нуждаются в ПО, контролирующем работу разнообразных программ, управляющих аппаратными компонентами и приложениями, на которые рассчитаны все ECU. Консорциум автомобильной промышленности разработал и продолжает расширять возможности платформы AUTOSAR. AUTOSAR представляет собой многоуровневую программную архитектуру со стандартными API-интерфейсами для приложений, исполняемых ECU. Также эта платформа имеет независимый интерфейс, совместимый с большинством микропроцессорных архитектур, используемых в автомобильной промышленности. AUTOSAR ведущая программная программная платформа в отрасли систем помощи водителю и других традиционных приложениях для ECU. Впрочем, AUTOSAR не может управлять блоками со сложной и обширной кодовой базой так, как это делают информационно-развлекательные системы.

Все это открыло двери для операционных систем, которые стали использоваться в высокотехнологичной промышленности в применении к автомобильным системам. Операционные системы первыми высокотехнологичными программными платформами, оказавшими большое влияние на автомобильную промышленность. В современных информационно-развлекательных и телематических системах используются высокотехнологичные ОС. Также сложные операционные системы используются в ECU, системы ADAS тоже двигаются в этом направлении.

Некоторые блоки управления имеют повышенные требования к безопасности, и им нужны системы, прошедшие сертификацию (например, по стандарту ISO 26262). В настоящие момент, ни у одной из версий Linux нет таких сертификатов. В таких блоках используют QNX, Green Hills и другие аналогичные операционные системы, имеющие сертификаты безопасности.

Информационно-развлекательная системы высший уровень развития систем, использующих ОС. На рынке платформ ОС идет битва между QNX и различными версиями Linux AGL, Android и GENIVI-совместимыми версиями. Android от Google развивается семимильными шагами. Успех Android связан с основанием Открытого автомобильного альянса (OAA) в 2014 году. В настоящее время в этот альянс входят 60 брендов, включая ведущих OEM-производителей вроде Chrysler, Fiat, Ford, GM, Honda, Hyundai, Mazda, Mercedes-Benz, Nissan, Renault, Toyota и VW.

В платформу ОС обычно встроены многочисленные программы, относящиеся к так называемому промежуточному программному обеспечению, необходимому для обеспечения разнообразной функциональности. Промежуточное ПО своего рода программный клей. Это программное обеспечение предоставляет различным приложениям доступ к сервисам, недоступным из ядра ОС. Промежуточное ПО варьируется от утилитарных программ до аппаратных интерфейсов для автомобильных компонентов. HMI и пользовательские интерфейсы также часто относят к промежуточному ПО.

ОС-гипервизор


Гипервизор это небольшая программная платформа для управления несколькими ОС и их приложениями.

Эту платформу также можно назвать монитором виртуальных машин (VMM). Виртуализация используется в компьютерной индустрии с 1960-х годов и является ключевой технологией для центров обработки данных. Гипервизоры приобретают все большее значение для автомобильного программного обеспечения, поскольку они решают целый ряд проблем и могут быть экономичным решением.

Можно привести два примера, демонстрирующих преимущества гипервизоров. Первый пример: резервный монитор, который должен обязательно быть установлен на всех продаваемых в США автомобилях является компонентом систем с повышенными требованиями к безопасности. Второй пример: дисплей в информационно-развлекательных системах может быть идеальным запасным средством для вывода информации, но при этом в этой схеме не может использоваться ОС Linux, поскольку у нее нет необходимых сертификатов безопасности. Решением может стать гипервизор, интегрирующий Linux с QNX, Green Hills или другими ОС с сертификатами безопасности.

Интеграция кластера приборов и информационно-развлекательной системы еще один пример ситуации, в которой гипервизор является решением. Также гипервизоры могут применяться в сочетании с специфическими электронными блоками управления.

Телематические системы


Телематические системы имеют встроенные программные платформы, взаимодействующие с SaaS-сервисами, работающими с телематическими данными. В бортовых телематических системах используется операционные системы, и лидером в этом сегменте рынка является QNX (за счет того, что именно QNX используется в OnStar). Ведущие поставщики первого уровня встраивают в телематические системы программное и аппаратное обеспечение. Некоторые из Tier-1 поставщиков информационно-развлекательных систем также являются ведущими поставщиками телематических систем.

Программные платформы для телематических систем на основе SaaS являются собственностью поставщика телематических услуг (TSP) (таких как OnStar, SiriusXM, Verizon Telematics и WirelessCar). OnStar используется только в автомобилях от GM, но у других поставщиков есть целый ряд OEM-клиентов. Система WirelessCar в настоящее время в основном принадлежит VW, и вливание дополнительных ресурсов, вероятно, расширят его позиции на рынке.

Поставщики телематических услуг начинают использовать облачные ресурсы Microsoft, AWS и Google эти компании внедряют SaaS-платформы для функциональности сетевых автомобилей.

Информационно-развлекательные системы


Высокотехнологичные информационно-развлекательные системы самые сложные автомобильные системы в серийном производстве. Обычно в них встроены сложные системы отображения со звуковыми и навигационными системами, а также целым рядом различных приложений.

Существуют системы с возможностью возможности подключения к телематическим системам, кластерам приборов и HUD. Информационно-развлекательные системы также имеют обширный пользовательский интерфейс для управления и взаимодействия с водителем или пассажиром. Во многих информационно-развлекательных системах реализовано подключение к программной платформе для использования смартфонов и различных приложений в связке с виртуальными личными ассистентами (VPA), описанными далее. Информационно-развлекательные системы также активно используют технологии установки обновлений по воздуху и ПО для кибербезопасности, о чем также пойдет речь в следующих разделах.

Таким образом, в связке с информационно-развлекательной системой могут использоваться несколько разных программных платформ. Ключевой программной платформой в данной схеме является ОС, поскольку именно она косвенно управляет всем ПО, связанным с информационно-развлекательной системой. В этих системах основную долю рынка занимают различные ОС из группы Linux, в частности все более важной становится Android. Впрочем, выбор ОС для информационно-развлекательной системы сильно варьируется в зависимости от OEM-производителя.

Также во многих информационно-развлекательных платформах используются навигационные программные системы примерно в 25% (доля зависит от страны). Навигационные программные платформы, как правило, поставляются компаниями, специализирующимися на навигации в автомобильной и других промышленностях. Tier-1 Поставщики также могут поставлять навигационное программное обеспечение.

В большинстве современных информационно-развлекательных систем используются дисплеи, и средний размер дисплея растет с каждым годом. В настоящее время дисплеи встроены примерно в 60% информационно-развлекательных систем. В некоторых высококлассных системах используются даже графические ускорители для повышения производительности вывода на дисплей.

Интеграция смартфонов и мобильных приложений


В настоящее время смартфон стал неотъемлемой частью жизни водителя. Многие водители хотят использовать приложения из своих смартфонов в информационно-развлекательных системах для того, чтобы меньше отвлекаться не девайс. Некоторые OEM-производители разработали платформы для интеграции мобильных приложений в информационно-развлекательные системы. Впрочем, популярность CarPlay от Apple и Android Auto затмила всех остальных. Многие информационно-развлекательные системы поддерживают как CarPlay, так и Android Auto, чтобы иметь возможность взаимодействовать с большинством современных смартфонов. Baidu CarLife используется в основном в Китае, и там у этой системы очень сильные позиции, поскольку Android Auto в Китае недоступна.

Популярность CarPlay и Android Auto вызвана двумя основными факторами: знакомым пользовательским интерфейсом и большим количеством специфических для автомобилей приложений для обеих платформ. Впрочем, приложения для iOS и Android не работают как приложения для CarPlay или Android сами по себе. Эти приложения должны быть модифицированы для работы с определенной платформой. Наиболее популярными являются приложения с картами, данными о парковках и трафике, музыкой, подкастами, аудиокнигами, новостями, сообщениями и календарем.

С CarPlay работают более 500 моделей автомобилей от 65 разных автопроизводителей. Android Auto работает в примерно сопоставимом количестве автомобилей от 60 автопроизводителей.

Виртуальные личные ассистенты


Голосовые ассистенты, они же виртуальные личные ассистенты (VPA) хорошо зарекомендовали себя в автомобильной промышленности. Многие водители используют голосовых ассистентов в своих смартфонах или в домашних устройствах. OEM-производители пробовали создавать своих ассистентов, но высокотехнологичные платформы с голосовыми ассистентами взяли верх. Ведущими разработчиками голосовых ассистентов являются те же компании, что лидируют и на рынке умных домов и смартфонов: Amazon и их Alexa, Google и их ассистент, Apple и Siri. Достижения в области ИИ и технологий распознавания голоса сформировали спрос на голосовых ассистентов, поскольку они помогают водителям меньше отвлекаться.

Существует два способа использования голосовых ассистентов в автомобиле: через интеграцию мобильных приложения в CarPlay или Android Auto или через отдельную программную платформу с ассистентом в рамках автомобильной информационно-развлекательной системы. Лидером в области интегрированных ассистентов является Alexa, ассистент от Android держит крепкое второе место. Siri от Apple в основном используется в CarPlay, поскольку Apple является лидером на рынке интеграции смартфонов. Alexa и ассистент от Google также используются для интеграции мобильных приложений.

Подписывайтесь на каналы:
@TeslaHackers сообщество российских Tesla-хакеров, прокат и обучение дрифту на Tesla
@AutomotiveRu новости автоиндустрии, железо и психология вождения




image

О компании ИТЭЛМА
Мы большая компания-разработчик automotive компонентов. В компании трудится около 2500 сотрудников, в том числе 650 инженеров.

Мы, пожалуй, самый сильный в России центр компетенций по разработке автомобильной электроники. Сейчас активно растем и открыли много вакансий (порядка 30, в том числе в регионах), таких как инженер-программист, инженер-конструктор, ведущий инженер-разработчик (DSP-программист) и др.

У нас много интересных задач от автопроизводителей и концернов, двигающих индустрию. Если хотите расти, как специалист, и учиться у лучших, будем рады видеть вас в нашей команде. Также мы готовы делиться экспертизой, самым важным что происходит в automotive. Задавайте нам любые вопросы, ответим, пообсуждаем.

Читать еще полезные статьи:

Подробнее..

Категории

Последние комментарии

  • Имя: Макс
    24.08.2022 | 11:28
    Я разраб в IT компании, работаю на арбитражную команду. Мы работаем с приламы и сайтами, при работе замечаются постоянные баны и лаги. Пацаны посоветовали сервис по анализу исходного кода,https://app Подробнее..
  • Имя: 9055410337
    20.08.2022 | 17:41
    поможем пишите в телеграм Подробнее..
  • Имя: sabbat
    17.08.2022 | 20:42
    Охренеть.. это просто шикарная статья, феноменально круто. Большое спасибо за разбор! Надеюсь как-нибудь с тобой связаться для обсуждений чего-либо) Подробнее..
  • Имя: Мария
    09.08.2022 | 14:44
    Добрый день. Если обладаете такой информацией, то подскажите, пожалуйста, где можно найти много-много материала по Yggdrasil и его уязвимостях для написания диплома? Благодарю. Подробнее..
© 2006-2024, personeltest.ru