Model-Based Design
Softwaredefinierte Fahrzeuge schneller entwickeln
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
Fünf Leistungsmerkmale von Model-Based Design für SDV-Plattformen
Der Aufbau einer SDV-Plattform ist ein großes und komplexes Unterfangen. Gestützt auf der Zusammenarbeit mit OEMs und Zulieferern weltweit lassen sich fünf Leistungsmerkmale identifizieren, mit denen die SDV-Plattform die Anforderungen der Automobilindustrie effizienter erfüllen kann (Bild 5).
- Signale zu Services migrieren: Es ist erforderlich, zentralisierte E/E-Architekturen zu implementieren und Ingenieuren die Werkzeuge und Unterstützung an die Hand zu geben, die zur Umstellung der Softwareentwicklung von vielen, verteilten Steuergeräten auf Fahrzeugrechner und Zonensteuergeräte notwendig sind. Diese Verlagerung reduziert Komplexität und ermöglicht die Migration bewährter Softwarefunktionen mit signalbasierten Schnittstellen zu serviceorientierten Ansätzen, die Software-Updates ermöglichen [1].
- Einsatz von Simulation und Virtualisierung: Virtuelle Fahrzeuge, virtuelle Szenarien und virtuelle Steuergeräte (vECUs) ermöglichen eine frühzeitige und durchgängige Validierung und Integration. Dieser Ansatz gilt gleichermaßen für codebasiert und softwarebasiert arbeitende Entwicklungsteams [2].
- System- und Software-Engineering integrieren: Angleichung der Praktiken im Software- und Systems-Engineering durch CI-Pipelines, die Wiederverwendung von Simulationsmodellen sowie die Verknüpfung und Rückverfolgbarkeit von High-Level-Anforderungen zu Implementierungen. Diese Vereinheitlichung ist sinnvoll, unabhängig davon, ob Implementierungen manuell oder automatisch generiert werden. Sie deckt außerdem Trade-offs zwischen Architektur und Implementierung ab. Ingenieure sollten die Prozesse innerhalb von CI-Pipelines automatisieren. Das reduziert interaktive Schritte und erhöht Effizienz und Robustheit. Empfohlen sind Cloud- und/oder lokale HPC-Umgebungen zur Skalierung [3].
- Software Factory einführen: Prozesse automatisieren und vom Desktop in die Cloud skalieren. Entwicklungstechnologien wie CI/CD-Systeme gewährleisten die nötige Automatisierung und Zuverlässigkeit durch wiederholbare Prozesse. Cloud-Technologie erleichtert die Skalierung, indem sie Software-Builds und -Simulationen beschleunigt, große Datensätze verarbeitbar macht und die Zusammenarbeit zwischen verteilten Softwareteams ermöglicht [5].
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Antworten auf die Herausforderungen bei SDV
Mit Software-Defined Vehicles müssen Entwicklungsteams neue Fähigkeiten erwerben, darunter kontinuierliche Software-Releases, die Verkürzung der Vorlaufzeit für Softwareänderungen sowie die Minimierung fehlgeschlagener Bereitstellungen. Gleichzeitig müssen Plattformteams neue Umgebungen zur Softwareentwicklung für Fahrzeugcomputer und Zonensteuergeräte schaffen, Systeme für die kontinuierliche Integration/kontinuierliche Bereitstellung 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 besonderen Anforderungen der Automobilindustrie durch frühzeitige Validierung, Softwarewiederverwendung und Tool-Integration zu erfüllen.
Mit diesen Produkten können Entwicklungs- und Plattformteams:
- Softwarefunktionen unabhängig von der Zielplattform entwerfen und sie auf signalbasierter und serviceorientierter Middleware wie AUTOSAR bereitstellen
- Frühzeitig und kontinuierlich Hard- und Software validieren, indem sie virtuelle Fahrzeuge und virtuelle Steuergeräte simulieren
- Ziele für die funktionale Sicherheit (ISO 26262), Softwarequalität (Automotive SPICE oder ASPICE) und Cybersicherheit erreichen
- Softwareintegration und -tests mithilfe von CI/CD- und DevOps-Verfahren automatisieren
- Cloud-Umgebungen für die Zusammenarbeit, Simulationen und die Verarbeitung von Flottendaten nutzen.
Literatur
[1] Zeekr – Using Model-Basede Design to Develop SOA Applications for In-Vehicle OS : https://de.mathworks.com/videos/using-model-based-design-todevelop-soa-applications-for-in-vehicleos-1683546563196.html
[2] AWS – Cloud-Native Development and Model-Based Approaches for Software-Defined Vehicles: https://de.mathworks.com/videos/cloud-native-developmentand-model-based-approaches-for-software-defined-vehicles-1684777025301.html
[3] Ford – Building the Digital Thrad from MBD to MBSE to Meet ISO 26262 for Embedded Software: https://de.mathworks.com/videos/buildingthe-digital-thread-from-mbd-tombse-to-meet-iso-26262-for-embeddedsoftware-1654089096540.html
[4] Optimize your Functional Safety Toolchain with MATLA B, Simulink and Polyspace: https://de.mathworks.com/videos/optimize-your-functional-safetytoolchain-with-matlab-simulink-andpolyspace-1688137386600.html
[5] Claas – Continuous Modeling with MATLA B and Microsoft Azur DevOps: https://de.mathworks.com/videos/continuous-modeling-with-matlab-andmicrosoft-azure-devops-1622618537306.html?s_tid=srchtitlesite_search_2_Classs%20
Der Autor
Gaurav Tomar
ist Principal Automotive Industry Manager bei MathWorks mit einem speziellen Fokus auf die deutsche Automobilindustrie. In dieser Position ist er verantwortlich für die strategische Planung und Technologieeinführung im Automobilsektor. Tomar hat mehr als zehn Jahre Erfahrung in der Branche und besitzt ein fundiertes Fachwissen in den Bereichen Innenraum, Karosserie, Fahrwerk und ADAS. Er hat einen Master in Elektrotechnik von der TH Rosenheim und einen Bachelor in Elektrotechnik aus Indien. Aktuell absolviert er ein Executive MBA an der INSEAD.
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