ASW层由映射到特定ECU的AUTOSAR软件组件（SWC）组成。在信息隐藏和封装方面，SWC分为基于AUTOSAR应用程序功能可重复使用的最小单元，并且独立于硬件和 络总线。不同的SWC之间或SWC与BSW之间的通信是通过VFB执行的。它定义了一个可以向SWC输入和输出数据的访问点的接口，以及一种与其他SWC或BSW通信的通信方法。无论通信对象位于哪个ECU中，SWC都可以通过端口和接口发送和接收必要的数据。该通信接口包括发送器-接收器接口和客户端-服务器接口。在发送方-接收方接口的情况下，数据通过信 传递方法从发送方发送到接收方。从发送方发送的数据的数据类型必须与接收方指定的数据类型匹配。在客户端-服务器接口的情况下，服务器的功能由客户端在函数调用方法中调用。在客户端中调用服务器功能时要使用的参数的数据类型应与服务器中指定的数据类型匹配。
RTE层用作管理同一ECU的ASW层和BSW层之间通信的中间件。无论通信是在ECU内还是通过外部通信 络，RTE都提供相同的抽象接口，因此ASW层的SWC与BSW层的SWC无关。RTE层的VFB为客户端-服务器和发送方-接收方接口提供AUTOSAR通信机制，并向SWC提供通信服务。VFB是一种技术概念，可实现整个系统功能结构的开发，而与ECU和 络的实际硬件拓扑无关[25]。在图1中，SWC-1和SWC-2在ECU 1内进行通信，但是在SWC-3至SWC-6的情况下，在ECU 1和ECU 2的SWC之间进行通信。一个VFB，在将SWC-3升级为SWC-6时，它们的设计与SWC-1和SWC-2相同，而与映射的ECU的位置无关。将SWC映射到ECU后，VFB在每个ECU中被实现为RTE-1和RTE-2，如图1所示。结果，RTE-1和RTE-2在VFB中起着各自的作用。
应该为.arxml文件的每个软件组件中的应用程序定义SWC描述和系统描述。
我们根据要实现的AUTOSAR软件的功能对SWC进行分类，并在每个SWC中定义通信接口，端口和数据类型。
定义SWC之后，使用定义的SWC创建SWC对象的原型。
然后，连接原型的通信端口以进行通信，并映射到ECU外部的外部端口的信 。
您可以为所有添加的模块配置每个模块的详细功能。对于OS模块，可以配置任务创建，优先级和期限。在此阶段执行的模块的添加和配置都在GUI环境中进行。最后，执行ECU提取方法以创建extract.arxml文件。
RTE配置基于在步骤1和2中创建的extract.arxml文件。作为此步骤的结果，将生成RTE和BSW的源代码和头文件。
RTE配置过程将实例化在步骤1中创建的SWC原型，并将在步骤2的OS模块配置中创建的任务和事件映射到实例化的SWC的可运行对象。
通过此过程，可以在AUTOSAR OS中调度和执行SWC的可运行状态。
在RTE合同文件中，定义了用于在ASW层的应用程序中调用BSW层提供的服务的API。
步骤4：使用C语言创建可运行的函数，该函数定义了SWC。
可运行对象是指RTE合同文件，该文件定义了通过RTE进行通信的API，该API是由于执行步骤3而生成的。
步骤5：构建步骤3和步骤4生成的源代码和头文件，并将其用于生成将在ECU上运行的可执行文件。
在ECU中指定并使用MCU的工具链和环境变量。
这些是在Arctic Studio中执行的。
3.2. Designing a Collision Warning System
3.2.1. SWC Configuration
3.2.3 BSW and RTE Generation
接下来的过程是生成RTE和BSW代码。RTE由前面小节中提到的SWC和BSW配置中的.arxml文件配置。RTE配置过程将实例化在SWC配置过程中配置的SWC原型，以便RTE可以将SWC识别为ASW层的一部分。实例化SWC原型后，可运行对象将映射到BSW配置中Os模块中配置的Task和Event。通过此过程，可运行的SWC映射到OS调度程序管理的任务，并在任务单元中调度。
碰撞警告系统中映射到SWC的任务在图4中以虚线显示。它们是OsObstacleDetectionTask，OsLEDTask，以及OsSonarTask，OsComTask。OsStartupTask通过调用EcuM_StartupTwo作为要执行的第一个任务来初始化BSW模块。该任务未映射，仅在执行OS时运行一次。OsBswServiceTask也未映射，它调用ComM，Com，EcuM，CanSM，Can和BswM模块的MainFunction，这些模块应定期调用以提供服务。该任务也未映射，并且由BSW Scheduler安排为每10毫秒以轮询方法运行一次。每20毫秒触发一次OsObstacleDetectionTask，并映射ObstacleDetection SWC原型中的可运行对象。每10毫秒触发一次OsLEDTask，并映射YellowLED和RedLED SWC原型中的可运行对象。每40毫秒触发一次OsSonarTask，并映射Ultrasonic SWC原型中的可运行对象。在SonarRecv端口接收到数据时触发OsComTask，并映射CanTranslate SWC原型中的可运行对象。
3.2.4. SWC Runnable Implementation
SWC的算法是在SWC配置过程中设计的。每个SWC都实现了一个.c文件，而可运行文件则实现为.c文件中的一个函数。通过引用作为RTE生成结果而生成的RTE合同文件中定义的API，可以实现SWC与其他SWC之间的通信，或者SWC与BSW之间的通信。
4. Experiment Results
根据上一节中提出的方法，进行了实验以验证开发的碰撞预警系统的运行情况。碰撞预警系统通过获取与超声波传感器的距离来进行操作，并根据电子设备2019、8、1025 10之18障碍物的测量距离来改变相应LED的状态。在本节中，我们将指定实验测试台的硬件和软件环境，在移动平台上验证开发系统的操作，并使用可视化软件V-REP可视化传感器数据。
4.1. Hardware Environment
在我们开发的系统中，我们将MPC574XG-324DS板与MPC5748G MCU用作ECU。USB Multilink Universal调试探针用于调试和软件上传。USB至CAN转换器用于通过CAN协议在PC和ECU之间进行通信。使用工具V-REP [23,24]可视化传输到PC的数据。超声波传感器用于测量碰撞预警系统中与障碍物之间的距离。红色和黄色的LED通知用户有关危险的危险。示波器用于识别CAN消息帧。完整的硬件环境如图6所示。
4.4. Sensor Data Visualization Using V-REP
在本节中，如前小节所述，执行V-REP可视化以可视地确认碰撞警告系统的操作和超声传感器的数据。图8显示了使用USB到CAN转换器通过主机PC的V-REP从ECU到CAN总线发送的超声传感器数据的可视化结果。为了与实际实验环境保持一致，将一块砖的宽度和高度均设置为0.5 m。超声波传感器安装在车辆的前部，障碍物的位置由蓝色圆盘指示。指示障碍物危险的LED由与实际硬件配置相同的红色和黄色组成。左侧的UI显示超声波传感器的数据，侧面视图和上方视图。我们确认蓝盘的移动和LED的状态根据ECU与障碍物之间的距离而变化。结果显示出与上一节中的实际实验相同的行为。
实验进行了30分钟，并评估了OS模块配置中的事件和可运行的映射任务OsLEDTask任务（τ1），OsObstacleDetectionTask（τ2）和OsSonarTask（τ3）的实时性能。τ1具有最高优先级，并在10 ms的Tcycle中执行。τ2具有中等优先级，并在20 ms的Tcycle中执行。τ3的优先级最低，并且以40 ms的Tcycle执行。Tcycle是实时任务的预期周期。表1总结了每个时序度量的统计平均值（avg），最大值（max），最小值（min）和标准偏差（σ）值。Tperiod表示完成一个任务周期的实际时间。它与抖动的关系由以下公式[32,33]定义：
结果表明，具有最高优先级的任务具有最佳性能，并且与周期和抖动的统计平均值的偏差最小。因此，可以确定AUTOSAR OS根据优先级和满足的周期性执行调度。
5.2. AUTOSAR Communication Stack
为了将实现ADAS的ECU应用于实际车辆，它必须能够与安装在车辆中的各种ECU通信。AUTOSAR提供了用于这些ECU之间通信的通信堆栈。通信堆栈是服务层，ECU抽象层和BSW层的MCAL中存在的通信相关模块的分层结构。Com和PduR模块用于服务层。Com模块控制通信传输，并将RTE中使用的信 转换为在通信堆栈中使用的交互层协议数据单元（I-PDU）。PduR模块根据指定的通信方法将从Com模块接收的I-PDU路由到ECU抽象层的接口（If）模块。
在ECU抽象层中，根据通信方法使用If模块。接口模块提供服务层PduR模块和MCAL通信驱动程序模块之间的接口，并初始化驱动程序模块。MCAL的通讯驱动程序模块控制ECU的通讯控制器。由于层次结构，从SWC传输以与另一个ECU的SWC通信的信 经过每一层，这会产生延迟。这会影响AUTOSAR的实时行为。因此，在AUTOSAR通信堆栈的每一层中消耗的等待时间都经过测量以考虑到这一点。
AUTOSAR通信堆栈的各层使用API??来调用下一层，以将数据传输到下一层并请求数据处理。通过在API中安装Gpt模块提供的计时器来测量数据处理时间，该计时器会调用每一层中的下一层。通信堆栈源代码是由AUTOSAR开发工具基于BSW配置自动生成的，因此在BSW配置完成后将安装计时器。图9a是伪代码，它调用COM模块以使用RTE中的通信堆栈。调用Com_MainFunctionTx API时，将要传输的数据从COM模块顺序调用到驱动程序模块，该模块是通信堆栈的最低模块。图9b显示了在COM模块中完成数据处理之后，调用PduR_ComTransmit API将数据发送到下一层PduR模块的过程。图9a中测得的rte_latency是通信堆栈所有层的延迟之和，而图9b中测得的com_latency是COM模块下方所有层的延迟之和。因此，COM模块中的延迟是通过从rte_latency中减去com_latency获得的值。剩余的层使用相同的方法测量。
6. Conclusions
致谢：这项工作得到了韩国能源技术评估与规划学院（KETEP）资助的人力资源开发的支持
References
1. Lu, M.; Wevers, K.; van der Heijden, R.; Heijer, T. ADAS applications for improving traffic safety. In Proceedings of the 2004 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics (IEEE Cat. No.04CH37583), The Hague, The Netherlands, 10–13 October 2004; Volume 4, pp. 3995–4002. Electronics 2019, 8, 1025 17 of 18 2. Zou, Y.; Zhang, W.; Weng, W.; Meng, Z. Multi-Vehicle Tracking via Real-Time Detection Probes and a Markov Decision Process Policy. Sensors 2019, 19, 1309. [CrossRef] [PubMed]
3. Wusk, G.; Gabler, H. Non-Invasive Detection of Respiration and Heart Rate with a Vehicle Seat Sensor. Sensors 2018, 18, 1463. [CrossRef] [PubMed]
4. Galanis, I.; Anagnostopoulos, I.; Gurunathan, P.; Burkard, D. Environmental-Based Speed Recommendation for Future Smart Cars. Future Internet 2019, 11, 78. [CrossRef]
5. Hobert, L.; Festag, A.; Llatser, I.; Altomare, L.; Visintainer, F.; Kovacs, A. Enhancements of V2X communication in support of cooperative autonomous driving. IEEE Commun. Mag. 2015, 53, 64–70. [CrossRef]
6. Sun, Y.; Huang, W.L.; Tang, S.M.; Qiao, X.; Wang, F.Y. Design of an OSEK/VDX and OSGi-based embedded software platform for vehicular applications. In Proceedings of the 2007 IEEE International Conference on Vehicular Electronics and Safety, Beijing, China, 13–15 December 2007; pp. 1–6.
7. Kutila, M.; Pyykonen, P.; van Koningsbruggen, P.; Pallaro, N.; Perez-Rastelli, J. The DESERVE project: Towards future ADAS functions. In Proceedings of the 2014 International Conference on Embedded Computer Systems: Architectures, Modeling, and Simulation (SAMOS XIV), Agios Konstantinos, Samos, Greece, 14–17 July 2014; pp. 308–313.
8. Jo, K.; Kim, J.; Kim, D.; Jang, C.; Sunwoo, M. Development of Autonomous Car—Part I: Distributed System Architecture and Development Process. IEEE Trans. Ind. Electron. 2014, 61, 7131–7140. [CrossRef]
9. Jo, K.; Kim, J.; Kim, D.; Jang, C.; Sunwoo, M. Development of autonomous car—Part II: A case study on the implementation of an autonomous driving system based on distributed architecture. IEEE Trans. Ind. Electron. 2015, 62, 5119–5132. [CrossRef]
10. Martínez-Fernández, S.; Ayala, C.P.; Franch, X.; Nakagawa, E.Y. A Survey on the Benefits and Drawbacks of AUTOSAR. In Proceedings of the First International Workshop on Automotive Software Architecture—WASA ’15, Montreal, QC, Canada, 4–8 May 2015; pp. 19–26.
11. Fürst, S.; M?ssinger, J.; Bunzel, S.; Weber, T.; Kirschke-Biller, F.; Heitk?mper, P.; Kinkelin, G.; Nishikawa, K.; Lange, K. AUTOSAR–A Worldwide Standard is on the Road. In Proceedings of the 14th International VDI Congress Electronic Systems for Vehicles, Baden-Baden, Germany, 7–8 October 2009; Volume 62, p. 5.
12. Wozniak, E.; Tucci-Piergiovanni, S.; Mraidha, C.; Gerard, S. An Integrated Approach for Modeling, Analysis and Optimization of Systems whose Design Follows the EAST-ADL2/AUTOSAR Methodology. SAE Int. J. Passeng. Cars Electron. Electr. Syst. 2013, 6, 276–286. [CrossRef]
13. Melin, J.; Bostr?m, D. Applying AUTOSAR in Practice: Available Development Tools and Migration Paths. Master’s Thesis, School of Innovation, Design and Engineering, M?lardalen University, V?ster?s, Sweden, April 2011.
14. Sun, B.; Huang, S.T. AUTOSAR Acceptance Test of Communication on CAN Bus. Master’s Thesis, Department of Computer and Information Science, Link?ping University, Link?ping, Sweden, November 2017.
15. Jansson, J.; Elgered, J. AUTOSAR Communication Stack Implementation with FlexRay. Master’s Thesis, Chalmers University of Technology, Gothenburg, Sweden, March 2012.
16. Kulat?, O. Message Authentication for CAN Bus and AUTOSAR Software Architecture. Master’s Thesis, Czech Technical University in Prague, Prague, Czech Republic, 2015.
17. AUTOSAR Methodology. Available online: https://www.autosar.org/fileadmin/user_upload/standards/ classic/4-2/AUTOSAR_RS_Methodology.pdf (accessed on 3 May 2019).
18. Chaaban, K.; Leserf, P.; Saudrais, S. Steer-By-Wire system development using AUTOSAR methodology. In Proceedings of the 2009 IEEE Conference on Emerging Technologies & Factory Automation, Palma de Mallorca, Spain, 22–25 September 2009; pp. 1–8.
19. Kumar, M.; Yoo, J.; Hong, S. Enhancing AUTOSAR methodology to a cotsbased development process via mapping to V-Model. In Proceedings of the 2009 IEEE International Symposium on Industrial Embedded Systems, Lausanne, Switzerland, 8–10 July 2009; pp. 50–53.
20. Sung, K.; Han, T. Development Process for AUTOSAR-based Embedded System. Int. J. Control Autom. 2013, 6, 10.
21. Hebig, R. Methodology and Templates in AUTOSAR; Technical Report; HassoPlattner-Institut für Softwaresystemtechnik: Potsdam, Germany, 2009.
22. MPC5748G EVB User Guide. Available online: https://www.nxp.com/files-static/microcontrollers/doc/user_ guide/MPC5748GEVBUG.pdf (accessed on 15 May 2019). Electronics 2019, 8, 1025 18 of 18
23. Freese, M.; Singh, S.; Ozaki, F.; Matsuhira, N. Virtual robot experimentation platform v-rep: A versatile 3d robot simulator. In Proceedings of the International Conference on Simulation, Modeling, and Programming for Autonomous Robots, Darmstadt, Germany, 15–18 November 2010; pp. 51–62.
24. Rohmer, E.; Singh, S.P.N.; Freese, M. V-REP: A versatile and scalable robot simulation framework. In Proceedings of the 2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, Tokyo, Japan, 3–7 November 2013; pp. 1321–1326.
25. Naumann, N. Autosar Runtime Environment and Virtual Function Bus; Technical Report; Hasso-Plattner-Institut: Potsdam, Germany, 2009; p. 38.
26. AUTOSAR Layered Software Architecture. Available online: https://www.autosar.org/fileadmin/ user_upload/standards/classic/4-3/AUTOSAR_EXP_LayeredSoftwareArchitecture.pdf (accessed on 26 August 2019).
27. Warschofsky, R. AUTOSAR Software Architecture; Hasso-Plattner-Institute für Softwaresystemtechnik: Potsdam, Germany, 2009.
28. Gosda, J. Autosar Communication Stack; Technical Report; Hasso-Plattner Institute fur Softwaresystemtechnik: Potsdam, Germany, 2009; pp. 13–23.
29. Delgado, R.; Park, J.; Choi, B.W. Open embedded real-time controllers for industrial distributed control systems. Electronics 2019, 8, 223. [CrossRef]
30. Koh, J.H.; Choi, B.W. Real-time performance of real-time mechanisms for rtai and xenomai in various running conditions. Int. J. Control Autom. 2013, 6, 235–246.
31. Anssi, S.; Tucci-Piergiovanni, S.; Kuntz, S.; Gérard, S.; Terrier, F. Enabling scheduling analysis for AUTOSAR systems. In Proceedings of the 2011 14th IEEE International Symposium on Object/Component/Service-Oriented Real-Time Distributed Computing, Newport Beach, CA, USA, 28–31 March 2011; pp. 152–159.
32. Delgado, R.; You, B.J.; Choi, B.W. Real-time control architecture based on xenomai using ros packages for a service robot. J. Syst. Softw. 2019, 151, 8–19. [CrossRef]
33. Delgado, R.; Choi, B.W. Network-Oriented Real-Time Embedded System Considering Synchronous Joint Space Motion for an Omnidirectional Mobile Robot. Electronics 2019, 8, 317. [CrossRef]
34. Park, J. Collision Warning System. Available online: https://github.com/qkrwoghsla12/ARCCORE-collisionwarning-system (accessed on 26 May 2019).
相关资源：EXCEL数据核对数据对碰软件(增加模糊对比)_EXCEL数据核对-专业…
声明：本站部分文章及图片源自用户投稿，如本站任何资料有侵权请您尽早请联系jinwei@zod.com.cn进行处理,非常感谢！