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자동차 제어 시스템의 실시간 성능 검증을 위한 효율적인 실시간 시뮬레이션 기법
An Efficient Simulation Technique to Verify Real-time Performance of Vehicle Control Systems 원문보기

제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.21 no.3, 2015년, pp.187 - 193  

김승곤 (서울대학교 컴퓨터 공학부) ,  위경수 (서울대학교 컴퓨터 공학부) ,  이창건 (서울대학교 컴퓨터 공학부) ,  이경수 (서울대학교 기계항공공학부)

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When developing a vehicle control system, simulation methods are widely used to validate the whole system in the early development phase. With this regard, the simulator should correctly behave just like the real parts that are not yet implemented while interacting with already implemented parts in ...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 추후에는 멀티코어 (Multi-Core)를 지원하는 ECU를 멀티코어 시뮬레이션 호스트를 가지고 효율적으로 시뮬레이션을 구성하는 방안을 검토하고자 한다. 또한 본고에서 제안하는 시뮬레이션을 이용하여 복잡한 시스템을 설계할 때 발생할 수 있는 문제 및 해결 방법을 실제 예를 통해 보이고자 한다[16].
  • 본고에서는 자동차 제어 시스템의 정확하고 효율적인 시뮬레이션을 위한 기법이 제안되었다. 본고에서 제안된 기법은 기존의 기법보다 더 많은 경우의 수에 대해서도 안전하게 시뮬레이션 가능하며 시뮬레이션 호스트와 ECU의 차이를 인식함으로써 보다 현실적이라는 강점을 가진다.
  • 이러한 환경에서 우리는 시뮬레이션 태스크의 수행 행태를 H에서 정확하게 모사하고, 효율적인 시뮬레이션을 통해 시뮬레이션 정확성을 유지하면서도 모사 가능한 경우의 수를 최대화 하는 것을 목적으로 한다.
  • 따라서 각 태스크들이 언제 시작되고 끝나는지를 보고 시간적 정확성을 검증할 수 있는 부분이 전혀 없거나[3], 시뮬레이션 호스트와 ECU 간의 성능 차이를 고려하지 않아 실시간 행태를 정확하게 모사하지 못한다[4]. 이에 따라 본고는 시뮬레이션 ECU와 실제 ECU 사이에 정확한 상호작용을 보장하는 효율적인 시뮬레이션 기법을 제안한다.

가설 설정

  • 모든 시뮬레이션 태스크 중에서 실제 ECU로 데이터를 내보내는 태스크는 별다른 언급이 없다면 30%이다.
  • 모든 시뮬레이션 태스크 중에서 실제 ECU로부터 데이터를 받아오는 태스크는 별다른 언급이 없다면 30%이다.
  • 모든 시뮬레이션 태스크가 각자의 ECU에서 수행된다고 가정할 때 예상되는 수행 행태에서 도출된 모든 실세계 상호작용 시점의 데이터 교환이 동일하게 모사된다.
  • ∙ 시뮬레이션 호스트 상에서 τi의 수행시간 Ci는 C’i의 30%이다.
  • , τ5}로 이루어진 자동차 제어 시스템의 한 예를 나타낸다. 각 ECU는 전용의 네트워크 선인 CAN (Controller Area Netwrok) 버스로 연결되어 있다고 가정한다. 여기에서 E3는 실제로 구현되어진 ECU인 반면, E1과 E2는 시뮬레이션 되어져야 한다.
  • 그림에서 태스크 수행 사이의 화살표는 데이터 교환을 의미한다. 그림 2(a)에서 각 태스크들은 자신의 수행 시작시점에 데이터를 받아서 처리한 뒤 수행이 종료되면 데이터를 내보낸다고 가정한다. 태스크 간 데이터 교환 중 실제 ECU와 시뮬레이션 ECU간 데이터 교환이 일어나는 시점을 “실세계 상호작용 시점(Real-world Interaction Point)”라고 하자.
  • 시뮬레이션 ECU는 싱글 코어 시스템이고 RM (Rate Monotonic) 스케줄링 정책을 이용한다고 가정한다. 또한 시뮬레이션 태스크는 항상 스케줄 가능하다고 가정한다. 태스크 간 데이터 의존성은 무작위하게 설정된다.
  • 전임자의 출력을 입력으로 받아 수행하는 태스크는 전임자로부터 받은 데이터 중 최신의 데이터만을 입력으로써 이용한다고 가정한다. 또한 태스크가 완전히 수행을 종료해야지만 후임자에게 수행 결과가 데이터로써 전달될 수 있다고 가정한다. 또한 ECU간 네트워크를 구축할 때 쓰이는 CAN은 데이터를 빠르면서도 고정 속도로 전송하는 것을 보장한다.
  • 본고에서는 시뮬레이션 호스트 H가 n개의 ECU {E1, E2, ..., En}와 그 위에서 실행될 m개의 태스크 {τ1, τ2, ..., τn}를 가지는 상황을 가정한다.
  • 시뮬레이션 ECU는 싱글 코어 시스템이고 RM (Rate Monotonic) 스케줄링 정책을 이용한다고 가정한다. 또한 시뮬레이션 태스크는 항상 스케줄 가능하다고 가정한다.
  • 시뮬레이션을 행할 시뮬레이터의 범용 컴퓨팅 장비는 PC로 시뮬레이터를 동작시키는 호스트 프로세서는 시뮬레이션 호스트 (Simulation Host)로 부르자. 시뮬레이션 호스트는 싱글 코어 (Single-Core) 라고 가정한다. 시뮬레이션 호스트의 연산 성능은 실제 ECU보다 뛰어나다고 가정한다.
  • 시뮬레이션 호스트는 싱글 코어 (Single-Core) 라고 가정한다. 시뮬레이션 호스트의 연산 성능은 실제 ECU보다 뛰어나다고 가정한다. 이때, 그림 2(b)는 시뮬레이션 호스트가 예상 행태에서 태스크의 시작 시간에 맞춰 태스크를 실행시킴으로써 가장 간단하게 모사하는 행태를 보인다.
  • 이러한 문제를 해결하기 위한 방법을 제안하기에 앞서, 설명의 편의를 위해 그림 1과 같은 시스템을 가정한다. 그림 1은 네트워크로 연결된 3개의 ECU {E1, E2, E3}와 그 위에서 수행되는 5개의 태스크 {τ1, .
  • 의 선임자라고 하자. 전임자의 출력을 입력으로 받아 수행하는 태스크는 전임자로부터 받은 데이터 중 최신의 데이터만을 입력으로써 이용한다고 가정한다. 또한 태스크가 완전히 수행을 종료해야지만 후임자에게 수행 결과가 데이터로써 전달될 수 있다고 가정한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
자동차 제어 시스템이 개발될 때 시뮬레이션 기법이 이용되는 이유는 무엇인가? 무인 자율 주행 자동차 등의 자동차 제어 시스템과 같이 크고 복잡한 내장형 컴퓨팅 시스템이 개발될 때 실시간 성능 검증을 위하여 시뮬레이션 기법이 이용된다[1]. 현대 자동차의 경우, 서로 다른 5개의 네트워크에 연결된 70개 이상의 ECU (Electronic Control Unit)를 가지기 때문에 복잡한 구조로 인하여 시뮬레이션을 이용한 검증 없이 한 번에 개발하는 것은 어렵다[2].
시뮬레이션은 어떤 개발 단계에서 사용하는가? 시뮬레이션은 어떠한 실제 하드웨어 플랫폼도 없는 개발 초기에 소프트웨어 시스템들을 검증하기 위해서 널리 사용된다. 전형적으로, 소프트웨어 시스템은 명령어 집합 시뮬레이터를 이용하여 시뮬레이션 된다.
가상 플랫폼 시뮬레이터의 한계는 무엇인가? 시뮬레이션 속도를 증진시키기 위해서 이진 변환을 이용하는 가상 플랫폼 시뮬레이터도 있다[5,6]. 그러나 이러한 시뮬레이터는 오직 빠르고 기능적인 시뮬레이션에만 집중되어있다. 그래서 시간적 시뮬레이션 정확성에 대해서는 고려되지 않고 있다. 최근 호스트 컴파일 시뮬레이션은 빠르고 시간적으로 정확한 시뮬레이션 때문에 많은 관심을 끌고 있다[7,8].
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참고문헌 (16)

  1. D. W. Kang, S. Lee, and G. C. Lee, "Formation performance evaluation of warm robot control method using simulation," Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol.20, no.4, pp. 23-24, May 2014. 

  2. M. Broy, "Challenges in automotive software engineering," International Conference on Software Engineering (ICSE), pp. 33-42, 2006. 

  3. Mathworks, "Matlab/Simulink," http://www.mathworks.co.kr/products/simulink/. 

  4. dSPACE, "SCALEXIO," http://www.dspace.com/en/pub/home/products/hw/simulator_hardware_scalexio.cfm/. 

  5. F. Bellard. "QEMU, a fast and portable dynamic translator," Usenix Annual Technical Conference (ATEC), pp. 41-46, Apr. 2005. 

  6. Imperas Software, "Open virtual platforms," http://www.ovpworld.org. 

  7. D. Mueller-Gritschneder, K. Lu, and U. Schlichtmann, "Control-flow-driven source level timing annotation for embedded software models on transaction level," Euromicro Conference on Digital System Design (DSD), pp. 600-607, Aug. 2011. 

  8. S. Roloff, F. Hannig, and J. Teich, "Fast architecture evaluation of heterogeneous MPSoCs by host-compiled simulation," International Workshop on Software and Compilers for Embedded Systems (SCOPES), pp. 52-61, May 2012. 

  9. P. Razaghi and A. Gerstlauer, "Host-compiled multicore RTOS simulator for embedded real-time software development," Automation and Test in Europe Conference (DATE), pp. 1-6, Mar. 2011. 

  10. C. Dufour, C. Andreade, and J. Belaneger, "Real-time simulation technologies in education: a link to modern engineering methods and practices," International Conference on Engineering and Technology Education (INTERTECH), Mar. 2010. 

  11. dSPACE GmbH, "AutoBox," https://www.dsapce.com/en/ltd/home/products/hw/accessories/autobox.cfm. 

  12. K. Jeffay, R. Anderson, and C. U. Martel, "On non-preemptive scheduling of periodic and sporadic tasks," IEEE Real-Time Systems Symposium (RTSS), pp. 129-139, Dec. 1991 

  13. C. Ekelin. "Clairvoyant non-preemptive EDF scheduling," Euromicro conference on Real-Time Systems (ECRTS), pp. 23-32, Jul. 2006. 

  14. Mechanical Simulation Corporation, CarSim. http://www.carsim.com/. 

  15. Infineon Technologies AG, TC1797. http://www.infineon.com/cms/en/product/channel.html?channeldb3a30431f848401011fa273b2eb3473. 

  16. D. G. Oh, H. M. Lee, and M. C. Lee, "Development of unmaned driving system of mini electronic vehicle," Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 20, no. 4, pp. 498-499, May 2014. 

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