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Validation d'un système de systèmes - Histoire de la plateforme Siemens PAVE360 pour le marché automobile

Validation d'un système de systèmes - Histoire de la plateforme Siemens PAVE360 pour le marché automobile

Quoi de plus complexe qu'un système ? Logiquement, plusieurs systèmes reliés entre eux. Ensemble, la réduction des nœuds technologiques et les nouveaux champs d'application entraînent l'intégration des SoC d'hier aux systèmes d'aujourd'hui. Pour résumer, un ensemble de SoC dotés chacun d'interfaces différentes doivent coexister ensemble pour une application commune.

En outre, avec l'évolution de l'automobile, des téléphones portables, de l'IA et d'autres technologies, la tâche de vérification devient critique et très difficile (en particulier pour les applications sensibles comme l'automobile, l'aéronautique, la santé et l'industrie). Cette difficulté n'est pas seulement liée à la complexité et à la taille de ces systèmes, mais aussi à la pression (toujours critique) des délais de commercialisation.

 

Qu'est-ce qu'un système de systèmes ?

 

Imaginez un même équipement, une voiture par exemple, qui contient plusieurs systèmes : il s'agit d'un « système de systèmes ». Il intègre une multitude de systèmes très complexes et différents, qui communiquent ensemble dans un environnement très enchevêtré. Chaque système présente une fonction spécifique et tous doivent évidemment fonctionner ensemble. En plus de l'environnement numérique traditionnel des SoC, les systèmes de systèmes combinent des contraintes physiques comme les entrées des capteurs et les interactions mécaniques. Les exigences de validation des véhicules autonomes illustrent parfaitement cette situation.

Vue hiérarchique du développement d'un véhicule autonome

Le développement d'un véhicule autonome implique plusieurs domaines technologiques, des pièces mécaniques aux capteurs, en passant par l'intelligence artificielle, la connectivité, l'électrification, les big data et le Cloud Computing. Les logiciels embarqués sont essentiels pour assurer l'interopérabilité de tous ces domaines.

La conception de véhicules autonomes s'effectue sur quatre niveaux hiérarchiques (voir Figure 1).

Légende de la figure 1 : La conception d'un véhicule autonome implique quatre niveaux hiérarchiques.

En bas se trouve le niveau des circuits intégrés (CI), qui peut inclure un ou plusieurs SoC. Le développement des SoC comporte trois étapes, de l'entrée à la sortie : la détection, le calcul et l'action. La détection permet de capturer des données réelles (images, vidéos, état du véhicule, conditions environnementales et coordonnées géographiques) et de les convertir en signaux à traiter. Pendant le calcul, ces signaux sont traités pour produire des mesures appliquées à la dernière étape.

La détection est possible grâce à un vaste ensemble de types de capteurs différents qui surveillent les effets du monde réel, tels que la vue, le son, la température, l'humidité, la pression, le vent, la pluie, la neige, le jour/la nuit, l'état de la route, du véhicule, etc. Les calculs sont réalisés dans des SoC de pointe qui peuvent ou non intégrer des capteurs. L'action est réalisée via des microcontrôleurs qui effectuent des activités comme la direction, le freinage et l'accélération.

Le niveau des systèmes représente le niveau supérieur. Il se compose de plusieurs unités de contrôle électronique (ECU) interconnectées qui encapsulent un ou plusieurs circuits intégrés et supervisent le fonctionnement du véhicule dans différents scénarios de conduite. Par exemple, une ECU contrôle le moteur, une autre gère la transmission du véhicule, le système de freinage, le système de chauffage ou le fonctionnement du tableau de bord, etc.

Au-dessus de ce niveau, celui du véhicule englobe l'ensemble de la voiture. Ilcomprend l'environnement qui a un impact sur les niveaux de connectivité, le trafic qui a un impact sur ce qui se passe sur la voiture, les performances et la dynamique du véhicule au niveau du système et du véhicule. Tous les systèmes convergent au niveau du véhicule.

Au sommet de la hiérarchie, un niveau de système de connectivité ou de mobilité inclut les trois niveaux inférieurs. La connectivité pourrait par exemple être de type V2V (de véhicule à véhicule), V2M (de véhicule à plusieurs véhicules), 5G (interconnexion 5G entre les voitures) ou V2C (de véhicule au Cloud).

Tous les niveaux sont interconnectés et renvoyés au niveau des circuits intégrés.

La protection et la sécuritéreprésentent deux aspects essentiels et décisifs du développement d'un véhicule autonome, qui doivent être abordés dès le début du cycle de conception. Pour tester cette sécurité de manière approfondie, il faut procéder à des cycles de validation et de vérification massifs en raison du nombre et de la variété de capteurs.

Rôle de l'intelligence artificielle dans les véhicules autonomes

Les tentatives de création d'un véhicule autonome ne datent pas d'aujourd'hui. Les progrès spectaculaires de l'IA ces dernières années en font une possibilité concrète.

Au cœur du SoC d'un véhicule autonome se trouve un réseau de neurones (NN) qui doit être formé. La tâche est impressionnante, car le NN doit tirer les leçons d'un vaste éventail de scénarios de conduite et d'un grand nombre de variantes. Imaginons par exemple qu'un piéton débouche de manière inattendue devant un véhicule autonome qui s'approche. La voiture doit réagir rapidement et en toute sécurité. Le scénario peut comporter de nombreuses variables, notamment les conditions météorologiques (soleil, pluie, neige, le brouillard, lumière du jour, l'obscurité, etc.), les conditions de la route (de sèche ou humide à mouillée et glissante), les conditions de circulation, l'état du véhicule (vitesse, pneus, freins, électronique défectueuse, etc.) et les informations concernant le piéton (par exemple, jeune et athlétique ou âgé et malade).

En général, l'apprentissage d'un NN est une tâche à forte intensité de calcul. Dans le cas d'un véhicule autonome, la puissance de calcul nécessaire pour former un NN est bien plus élevée en raison des nombreux scénarios de conduite.

Conception et vérification d'une puce pour véhicule autonome

La conception d'une puce pour véhicule autonome commence par la collecte des spécifications, c'est-à-dire des exigences générées aux quatre niveaux hiérarchiques transmis au niveau du circuit intégré. Ensemble, la quantité et la complexité des exigences font de la conception un défi de taille.

Si la conception de la puce est intimidante, sa vérification et sa validation avec le logiciel embarqué dans un scénario en temps réel complet et exhaustif le sont encore davantage.

Est-il possible de tester un véhicule autonome avec des scénarios en temps réel ? Pour Akio Toyoda, PDG de Toyota : « 14,2 milliards de miles de tests sont nécessaires », ce qui implique que les tests doivent être effectués sur un véhicule d'essai chargé de silicium réel. À une vitesse moyenne théorique de 50 miles/heure, le temps nécessaire approcherait les 300 millions d'heures, soit plus de 30 000 ans. La réponse évidente est que non, ce n'est pas possible.

Ce qu'il faut, c'est une plateforme de vérification/validation hautes performances qui fonctionne sur des modèles numériques précis de puces pour véhicule autonome, exercés par un environnement virtuel qui imite des scénarios en temps réel. La clé est ici l'environnement virtuel constitué de modèles informatiques.

C'est ce que Siemens a développé sous le nom de PAVE360. Cette plateforme basée sur le concept de jumeau numérique se compose d'un environnement complet de vérification et de validation pour véhicule autonome modélisé au niveau du système, qui représente une image jumelle du véhicule physique et de son environnement de conduite. Le jumeau numérique est constitué de modèles numériques de l'ensemble de l'environnement du véhicule autonome, y compris les capteurs, les processeurs, les actionneurs, les ECU, les réseaux de connectivité et les scénarios de conduite.

Émulation matérielle : plate-forme idéale de vérification et de validation pour véhicule autonome

La technologie de vérification/validation qui rend possible la construction d'un jumeau numérique est une technologie d'émulation matérielle de pointe. Si l'émulation matérielle est connue dans l'industrie des semi-conducteurs depuis 30 ans, elle a évolué et s'est améliorée radicalement depuis lors.

Le meilleur émulateur matériel actuel peut vérifier des conceptions de toutes tailles et complexités à des vitesses de l'ordre du mégahertz (c'est-à-dire 10 000 fois plus vite que la simulation logique basée sur un logiciel) avec un débit considérable pour traiter de nombreuses données entrantes en peu de temps et avec une faible latence.

Le circuit testé (DUT) peut être entraîné par un environnement de test virtuel interconnecté par un large éventail de protocoles d'interface modélisés par des modèles logiciels de protocoles matériels réels.

Un émulateur moderne prend en charge la visibilité interne totale du DUT pour voir son activité et permettre de la controler afin d'effectuer une analyse de comportement selon différent scénarios et, finalement, d'accélérer le débogage du circuit. Les logiciels embarqués peuvent être intégrés au matériel sous-jacent et validés sur le DUT mappé à l'intérieur de l'émulateur, ce qui réduit le délai de commercialisation et le risque de créer du silicium défectueux.

En fractionnant et en exécutant les scénarios de conduite sur plusieurs copies du jumeau numérique du véhicule autonome, un DUT peut être vérifié bien avant la disponibilité du silicium pour une plus grande efficacité. L'accès à distance au jumeau numérique 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 permet de soutenir des équipes géographiquement dispersées qui collaborent sur la vérification et la validation pré-silicium. Les tâches de tests pré-silicium (consommation d'énergie, analyse de puissance, sécurité, bancs d'essai de performances, etc.) peuvent être accomplies en temps réel.

Un environnement de test virtuel pour la vérification et la validation des véhicules autonomes

La mise en œuvre d'un jumeau numérique d'un véhicule autonome permet d'interfacer l'émulateur à un logiciel ou à un environnement de test virtuel qui supprime toutes les dépendances du monde physique. La configuration mélange une description RTL (Register Transfer Level) précise du DUT, mappée à l'intérieur de l'émulateur, interfacée avec des capteurs et des actionneurs décrits via des langages de haut niveau, tels que C/C++. L'émulateur offre une visibilité totale sur l'activité RTL pour effectuer le débogage du circuit et supprimer rapidement les anomalies de conception.

L'environnement de test virtuel met en œuvre des scénarios de conduite capturés et modélisés par un logiciel ad hoc et rejoués via les capteurs. Il est possible de rejouer les flux de circulation et d'imiter les interactions avec d'autres véhicules ou avec le milieu environnant. Les actionneurs modélisés dans un logiciel sont simulés via un simulateur de haut niveau alimenté par les réponses de la DUT. L'ensemble de l'installation est un environnement en boucle fermée (voir Figure 2).

 

Conclusion

La validation pré-silicium du circuit d'un véhicule autonome est désormais possible. C'est ce que Siemens propose avec sa plateforme de validation PAVE360. Cette solution basée sur un environnement de test virtuel construit autour d'un émulateur matériel de pointe, d'un jumeau numérique d'un véhicule autonome et de son environnement peut compléter sa vérification et sa validation avant le silicium, ce qui réduit considérablement la nécessité de conduire un prototype physique de véhicule autonome sur 14,2 milliards de miles.

 

Auteurs : Lauro Rizzatti, Emulation Expert and Marketing Consultant et Jean-Marie Brunet, Sr. Director of Marketing, Mentor Emulation Division, Mentor, A Siemens Business

 


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