Il software è cruciale nella definizione della funzionalità dei veicoli: questo ha determinato l'ascesa dei veicoli definiti dal software (SDV). Questa transizione offre opportunità di aggiungere funzionalità durante il ciclo di vita di un veicolo. Per consentire aggiornamenti frequenti del software, i veicoli stanno evolvendo verso un'architettura elettrica/elettronica (E/E), con piattaforme centralizzate di elaborazione ad alte prestazioni (HPC), architettura orientata ai servizi (SOA) e approcci “fabbrica del software" con integrazione continua/distribuzione continua (CI/CD). Questa crescente complessità nel software automotive richiede inoltre nuove competenze nell'architettura del software, nel suo riutilizzo e nella sua integrazione.
La progettazione Model-Based aiuta i team ingegneristici ad affrontare queste sfide in diversi modi:
- Riutilizzando il software tra HPC, controller di zona ed ECU
- Raggiungendo i requisiti di sicurezza e qualità attraverso l'automazione
- Shift-left attraverso una validazione precoce e l'integrazione del software nelle simulazioni
- Consentendo agli esperti del settore di creare software di alta qualità
Creazione di software di alta qualità per i veicoli definiti dal software con MATLAB, Simulink e Polyspace
Progettazione, simulazione e distribuzione di applicazioni basate sui segnali e orientate ai servizi
Il passaggio ad HPC e computer zonali è supportato da una nuova architettura E/E dei veicoli, che separa il software applicativo dall'hardware. Parte del software applicativo esistente migrerà da ECU ad HPC e computer zonali. Per farlo, questi componenti software dovranno essere riprogettati e sottoposti a refactoring, passando da una struttura monolitica basata sui segnali a una struttura non monolitica, orientata ai servizi, per collegarsi a SOA. Gli strumenti per lo sviluppo di architettura software sono necessari per supportare questa migrazione e per integrare e validare nuovi componenti di software applicativo.
Simulink e System Composer consentono di:
- Creare architetture software e svolgere analisi di tradeoff sull'allocazione di software
- Integrare ingegneria dei sistemi e strumenti di sviluppo software per garantire che un prodotto software resti sincronizzato con i requisiti e la progettazione
- Riutilizzare software su vari HPC, computer zonali ed ECU attraverso la generazione automatica di codice
Shift-left dell’integrazione del software con la simulazione di un veicolo virtuale
Con frequenti aggiornamenti software over-the-air (OTA), non è più possibile testare nuove configurazioni software usando hardware di prototipi. È necessario automatizzare anche i test di integrazione per ridurre i tempi di consegna della release del software. Lo shifting dell’integrazione del software a test Model-In-the-Loop (MIL) e Software-In-the-Loop (SIL) con la simulazione di un veicolo virtuale che è integrata con una pipeline di integrazione continua aiuta a risolvere entrambi i problemi. Con Simulink, Virtual Vehicle Composer e Simulink Compiler è possibile:
- Automatizzare l’assemblaggio di modelli di veicoli virtuali
- Creare simulazioni di unità di controllo elettronico (ECU) virtuali con una combinazione di componenti basati sul modello e sul codice in Simulink e integrarle con strumenti di terze parti per la produzione di software di base (BSW) e la simulazione del processore
- Distribuire veicoli virtuali e modelli ECU virtuali in pipeline di integrazione continua
Automatizzazione dei processi e della scalabilità dai computer desktop al Cloud nelle fabbriche del software
L’implementazione dell’automatizzazione su larga scala è centrale per ridurre il carico di lavoro dedicato allo sviluppo del software. Le tecnologie di sviluppo come CI/CD automatizzano il lavoro degli sviluppatori e al contempo garantiscono affidabilità mediante processi ripetibili. Inoltre, la tecnologia Cloud consente la scalabilità accelerando build e simulazioni software, elaborando grandi serie di dati e facilitando la collaborazione di team software distribuiti. Con MATLAB e Simulink, è possibile:
- Procedere all’integrazione con i sistemi CI/CD come Jenkins®, Gitlab® CI/CD, GitHub Actions e Azure® Pipelines
- Elaborare dati basati sul Cloud in sistemi come AWS® S3 e Azure Blob e scalarli a seconda della necessità
- Scalare le simulazioni su cluster e Cloud utilizzando MATLAB Parallel Server
- Accelerare l’addestramento delle reti neurali sulle GPU
- Sviluppare in maniera collaborativa con Git e SVN Source Control
Storie di successo dei clienti
- Modellazione continua con MATLAB e Microsoft Azure DevOps (23:29)
- DevOps nel settore automobilistico per la progettazione Model-Based con AWS (15:47)
- CI/CD 2.0: dalle pipeline di Jenkins con script a Process Advisor (21:58)
- Applicazione di tecniche di robotica comprovate per i processi di sviluppo delle automobili
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