[논문 리뷰] Hardware Software Co-design for Automotive CPS using Architecture Analysis and Design Language

Yuchen Zhou, John S. Baras외 1명|arXiv (Cornell University)|2016. 03. 16.

Real-Time Systems Scheduling참고 문헌 5인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 자동차 사이버-물리 시스템을 위한 하드웨어-소프트웨어 공동 설계 방법론을 제안하며, 아키텍처 분석 및 설계 언어(AADL)를 사용하여 시스템 아키텍처의 조기에 통합된 분석을 가능하게 한다. AADL를 사용해 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소를 모델링하고 실시간 시뮬레이션 및 스케줄러 가능성 분석을 수행함으로써, 제어 시스템 성능에 대한 체계적 검증과 최적화를 지원한다. 결과적으로 단일 코어 ACC 시스템의 최적 샘플링 주기는 80ms이며, 이중 코어 구성의 경우 40ms임을 확인하였다.

ABSTRACT

Modern cyber-physical systems (CPS) have a close inter-dependence between software and physical components. Automotive embedded systems are typical CPS, as physical chips, sensors and actuators are physical components and software embedded within are the cyber components. The current stage of embedded systems is highly complex in architecture design for both software and hardware. It is common in industrial practice that high level control algorithm development and low level code implementation on hardware platforms are developed separately with limited shared information. However, software code and hardware architecture become closely related with the increasing complexity. Correlated requirements and dependencies between hardware and software are emerging problems of industrial practice. We demonstrate in this paper a method to link model based system design with real-time simulations and analysis of the architecture model. This allows hardware software co-design and thus early selection of hardware architecture.

연구 동기 및 목표

• 자동차 임베디드 시스템에서 고수준 제어 알고리즘과 저수준 하드웨어 구현 간의 분열된 개발 문제를 해결한다.
• 하드웨어 및 소프트웨어 아키텍처의 조기에 통합된 분석을 통해 과다 설계와 높은 시스템 비용을 감소시킨다.
• 통합된 모델링 및 분석 프레임워크를 통해 시스템의 무결성을 향상시키고 통합 비용을 줄인다.
• 실시간 시뮬레이션에서 시간, 스케줄러 가능성 및 성능 제약 조건의 형식적 분석을 지원함으로써 모델 기반 개발을 가능하게 한다.
• 표준화된 모델링 언어를 통해 개발 전 단계에서 체계적인 요구사항 정밀화 및 아키텍처 선택을 가능하게 한다.

제안 방법

• 아키텍처 분석 및 설계 언어(AADL)를 사용하여 하드웨어 플랫폼, 소프트웨어 구성 요소, 통신 프로토콜을 포함한 전체 자동차 제어 시스템을 모델링한다.
• AADL 모델 내에서 소프트웨어 파artitions 및 실행 시간, 메모리 프로필, I/O 지연과 같은 시스템 수준의 특성을 정의한다.
• Cheddar를 사용하여 다양한 샘플링 주기(20ms, 40ms, 80ms, 160ms)의 실시간 실행 가능성을 평가하기 위해 스케줄러 가능성 분 析를 수행한다.
• Truetime을 사용하여 다양한 시간 조건 하에서의 제어 성능과 데이터 동기화를 평가하기 위해 실시간 시뮬레이션을 수행한다.
• 과잉 샘플링 및 저감 샘플링과 같은 장애 상황에서의 시스템 행동을 검증하여 탄력성과 시간 지연에 대한 내성을 평가한다.
• 동일한 AADL 모델을 고수준 아키텍처 분석과 구현 수준의 세부 시뮬레이션에 모두 사용하여 설계 단계 간 일관성을 확보한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 하드웨어 및 소프트웨어 아키텍처를 개발 생애 주기의 조기에 공동 설계함으로써 시스템 통합을 향상시키고 비용을 감소시킬 수 있는가?
• RQ2 실시간 및 안전 제약 조건을 충족하면서 단일 코어 및 이중 코어 프로세서에서 적응형 크루즈 컨트롤(ACC) 시스템의 최적 샘플링 주기는 무엇인가?
• RQ3 시간 변동(예: 과잉 샘플링 또는 저감 샘플링)이 임베디드 자동차 시스템의 제어 성능과 스케줄러 가능성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 AADL 기반 모델링이 다양한 추상화 수준 간 일관된 검증 및 검증을 얼마나 잘 지원할 수 있는가?
• RQ5 동일한 AADL 프레임워크 내에서 실시간 시뮬레이션과 스케줄러 가능성 분석을 통해 시스템의 탄력성을 향상시키고 과다 설계를 줄일 수 있는가?

주요 결과

• 단일 코어 구현에서는 80ms 샘플링이 성능 저하와 스케줄러 가능성 사이의 최적 균형을 이룹니다. 일부 딜레이나 발생하더라도 제어 성능 저하가 수용 가능합니다.
• 이중 코어 구성에서는 40ms 샘플링이 최적의 성능과 스케줄러 가능성을 달성하며, ECU 간 스레드가 적절히 동기화되고 딜레이나 발생하지 않습니다.
• 20ms 샘플링 주기는 이중 코어 설정에서 비정상적인 시스템 행동과 스케줄러 오버로드를 유발하였으며, 이는 스케줄러 가능성 분 析 결과를 확인합니다.
• 160ms 샘플링 주기는 80ms와 유사한 결과를 보였으며, 이는 성능은 유지되지만 40ms 또는 80ms보다 반응성이 떨어짐을 시사합니다.
• 80ms 샘플링을 사용한 단일 코어 시스템은 40ms 샘플링을 사용한 이중 코어 시스템과 비교해 유사한 헤드웨이 성능를 달성했지만, 구현 복잡도와 비용이 낮았습니다.
• AADL 기반 방법은 통합된 모델을 사용하여 아키텍처 제약 조건과 실시간 제어기 행동의 조기에 일관된 검증을 가능하게 하였습니다.