Beschleunigung der Entwicklung Software-definierter Fahrzeuge

MATLAB, Simulink, System Composer und Polyspace

Mit Software-definierten Fahrzeugen (Software-defined Vehicle, SDV) stehen Entwicklungsteams vor der Aufgabe, neue Kompetenzen zu entwickeln, z. B. kontinuierliche Software-Releases zu erstellen, die Vorlaufzeit für Softwareänderungen zu verkürzen und Fehler bei der Bereitstellung zu minimieren. Gleichzeitig muss das Plattformteam neue Softwareentwicklungsumgebungen für Fahrzeugcomputer und Zonensteuerungen schaffen, Systeme für die kontinuierliche Integration/kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD) einrichten und die Zusammenarbeit zwischen System- und Softwareentwicklern erleichtern. MATLAB, Simulink und Polyspace ermöglichen es diesen Teams, die Auslieferung ihrer Produkte zu beschleunigen und gleichzeitig die Anforderungen der Automobilindustrie durch eine frühzeitige Validierung, Software-Wiederverwendung und Tool-Integration zu erfüllen. Mit diesen Produkten können Entwicklungs- und Plattformteams:

Software-Features unabhängig von der Zielplattform entwickeln und auf signalbasierter und serviceorientierter Middleware wie AUTOSAR bereitstellen
Eine frühzeitige und kontinuierliche Validierung mithilfe von virtuellen Fahrzeugen und einer virtuellen ECU-Simulation durchführen
Zielvorgaben in den Bereichen funktionale Sicherheit (ISO® 26262), Qualität (Automotive SPICE® oder ASPICE) und Schutz erreichen
Software-Integration und -Tests mithilfe von CI/CD- und DevOps-Verfahren automatisieren
Die Cloud zur Zusammenarbeit, Simulation und für die Verarbeitung von Flottendaten nutzen

Workflow für Software-definierte Fahrzeuge.

Verwendung von MATLAB, Simulink, System Composer und Polyspace zur Beschleunigung der Entwicklung Software-definierter Fahrzeuge

Entwicklung und Bereitstellung einer neuen Generation von Software-definierten Fahrzeugen

Mit Model-Based Design SOA-Anwendungen für fahrzeuginterne Betriebssysteme entwickeln

Cloud-native Entwicklung und modellbasierte Ansätze für Software-definierte Fahrzeuge

Zentrale Elemente einer SDV-Architektur für bereichsübergreifendes Computing

Entwicklung, Simulation und Bereitstellung signalbasierter und service-orientierter Anwendungen

SDVs integrieren sowohl signalbasierte Anwendungen als auch service-orientierte Anwendungen in neuere elektrisch/elektronische EE-Architekturen mit Bordcomputern und Zonen-Steuerungen (Zone Control Units, ZCU). Das bedeutet, dass die Entwickler neue service-orientierte Architekturen (SOA) und klassische signalbasierte Architekturen anvisieren müssen.

SOAs bieten Entwicklern die nötige Flexibilität, um modulare Services zu erstellen, die dynamisch entdeckt, veröffentlicht, abonniert und während der Laufzeit neu konfiguriert werden. Dadurch können Software-Updates auf Feature- und Funktionsebene durchgeführt werden. So wurden SOA bereits in großem Umfang in Industriestandards und unternehmensinterne Frameworks aufgenommen, darunter AUTOSAR, DDS und ROS. Mit Simulink und System Composer können Sie:

Software-Anwendungen für signalbasierte und service-orientierte Architekturen erstellen, einschließlich AUTOSAR Classic und Adaptive
Diese Softwareanwendungen mit kommerzieller oder interner Middleware integrieren
Komponenten und Services von Anwendungssoftware modellieren und simulieren
Automatisch C/C++ Produktionscode für diese Softwareanwendungen generieren

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„Shift Left“: Vorverlegung der Software-Integration mit virtueller Fahrzeugsimulation

Bei den zahlreichen Over-the-Air-Software-Updates (OTA) ist das Testen neuer Software-Konfigurationen mithilfe von Prototyp-Hardware nicht mehr praktikabel. Ebenso müssen die Integrationstests automatisiert werden, um die Vorlaufzeit für den Release der Software zu verkürzen. Die Verlagerung der Software-Integration auf Model-in-the-Loop- (MIL) und Software-in-the-Loop-Tests (SIL) mit einem virtuellen Fahrzeug, das in eine kontinuierliche Integrationspipeline integriert ist, trägt zur Lösung beider Probleme bei. Mit Simulink, dem Virtual Vehicle Composer und Simulink Compiler können Sie:

Die Montage von virtuellen Fahrzeugmodellen automatisieren
Virtuelle ECU-Simulationen (Electronic Control Unit) mit einer Mischung aus modell- und codebasierten Komponenten in Simulink erstellen und mit Tools von Drittanbietern für Produktions-Basissoftware (BSW) und Prozessorsimulation integrieren
Virtuelle Fahrzeug- und ECU-Modelle in kontinuierliche Integrationspipelines einbinden

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Erste Schritte mit dem Virtual Vehicle Composer

Erfüllen von Qualitäts-, Sicherheits- und Schutzvorgaben

Softwareanwendungen für SDV müssen bestimmte Qualitätsvorgaben erfüllen und gleichzeitig die Einhaltung von Sicherheits- und Schutzstandards gewährleisten. Mithilfe von MATLAB und Simulink im Rahmen des Model-Based Design-Referenzworkflows können Entwicklungsteams die von der ASPICE-Prozessnorm, der ISO 26262-Norm für funktionale Sicherheit und der ISO 21434-Norm für Cybersicherheit, einschließlich UN-ECE WP.29, vorgegebenen Ziele erreichen. Die MATLAB-Produkte für die Modellverifikation, der Embedded Coder und die Polyspace-Codeverifikation sind vom TÜV SÜD gemäß ISO 26262 für ASIL A-D präqualifiziert. Mit diesen Produkten können Entwickler:

Anforderungen zu Architektur, Design, Tests und Code zurückverfolgen
Nachweisen, dass die Software frei von gravierenden Laufzeitfehlern ist
Die Verifikation von Modellen und Code automatisieren, um Qualitäts- und Sicherheitsstandards wie ASPICE und ISO 26262 zu erfüllen
Einhaltung der Vorschriften kontrollieren und die Qualität von Modellen und Code bewerten
Die Software-Sicherheit durch Prüfung auf Schwachstellen und Einhaltung von Standards wie z.B. CWE™, CERT^®-C, MISRA™, ISO 21434 verbessern

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Automatisierung von Prozessen und Skalierung von Desktop-Computern in die Cloud

Die Implementierung einer umfassenden Automatisierung ist der Schlüssel zur Reduzierung des Softwareentwicklungsaufwands. Entwicklungstechnologien wie CI/CD ermöglichen es den Entwicklern, ihre Arbeit zu automatisieren und gleichzeitig durch wiederholbare Prozesse eine hohe Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Darüber hinaus ermöglicht die Cloud-Technologie eine bessere Skalierung, indem sie die Softwareentwicklung und -simulationen beschleunigt, große Datensätze verarbeitet und die Zusammenarbeit verteilter Software-Teams erleichtert. Mit MATLAB und Simulink ist Folgendes möglich:

Integration in CI/CD-Systeme wie Jenkins^®, GitLab^® CI/CD, GitHub Actions und Azure^® Pipelines
Verarbeitung von Cloud-basierten Daten in Systemen wie AWS^® S3 und Azure Blob und Skalierung für den jeweiligen Bedarf
Skalierung von Simulationen auf Clustern und in der Cloud mithilfe des MATLAB Parallel Server
Beschleunigung des Trainings neuronaler Netze auf Grafikkarten
Kollaborative Entwicklungsmöglichkeiten mit Git und SVN Source Control

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