Adaptability and reconfiguration of automotive embedded systems

par Amel Belaggoun

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Valérie Issarny et de Ansgar Radermacher.

Soutenue le 10-10-2017

à Paris 6 , dans le cadre de École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris , en partenariat avec CEA Tech Saclay (laboratoire) .

Le président du jury était Laurent Pautet.

Le jury était composé de Christos Kloukinas, Nelly Bencomo, Robert Davis.

Les rapporteurs étaient Christos Kloukinas, Marisol Garcia Valls.

  • Titre traduit

    Adaptabilité et reconfiguration des systémes embarqués automobiles


  • Résumé

    Les véhicules modernes sont de plus en plus informatisés pour satisfaire les exigences de sureté les plus strictes et pour fournir de meilleures expériences de conduite. Par conséquent, le nombre d'unités de contrôle électronique (ECU) dans les véhicules modernes a augmenté de façon continue au cours des dernières années. En outre, les applications à calcul complexe offrent une demande de calcul plus élevée sur les ECU et ont des contraintes de temps-réel dures et souples, d'où le besoin d’une approche unifiée traitant les deux types de contraintes. Les architectures multi-cœur permettent d'intégrer plusieurs niveaux de criticité de sureté sur la même plate-forme. De telles applications ont été conçues à l'aide d'approches statiques; cependant, les approches dites statiques ne sont plus réalisables dans des environnements très dynamiques en raison de la complexité croissante et les contraintes de coûts strictes, d’où la nécessite des solutions plus souples. Cela signifie que, pour faire face aux environnements dynamiques, un système automobile doit être adaptatif; c'est-à-dire qu'il doit pouvoir adapter sa structure et / ou son comportement à l'exécution en réponse à des changements fréquents dans son environnement. Ces nouvelles exigences ne peuvent être confrontées aux approches actuelles des systèmes et logiciels automobiles. Ainsi, une nouvelle conception de l'architecture électrique / électronique (E / E) d'un véhicule doit être développé. Récemment, l'industrie automobile a convenu de changer la plate-forme AUTOSAR actuelle en "AUTOSAR Adaptive Platform". Cette plate-forme est développée par le consortium AUTOSAR en tant que couche supplémentaire de la plate-forme classique. Il s'agit d'une étude de faisabilité continue basée sur le système d'exploitation POSIX qui utilise une communication orientée service pour intégrer les applications dans le système à tout moment. L'idée principale de cette thèse est de développer de nouveaux concepts d'architecture basés sur l'adaptation pour répondre aux besoins d'une nouvelle architecture E / E pour les véhicules entièrement électriques (VEF) concernant la sureté, la fiabilité et la rentabilité, et les intégrer à AUTOSAR. Nous définissons l'architecture ASLA (Adaptive System Level in AUTOSAR), qui est un cadre qui fournit une solution adaptative pour AUTOSAR. ASLA intègre des fonctions de reconfiguration au niveau des tâches telles que l'addition, la suppression et la migration des tâches dans AUTOSAR. La principale différence entre ASLA et la plate-forme Adaptive AUTOSAR est que ASLA permet d'attribuer des fonctions à criticité mixtes sur le même ECU ainsi que des adaptations bornées temps-réel, tant dis que Adaptive AUTOSAR sépare les fonctions temps réel critiques (fonctionnant sur la plate-forme classique) des fonctions temps réel non critiques (fonctionnant sur la plate-forme adaptative). Pour évaluer la validité de notre architecture proposée, nous fournissons une implémentation prototype de notre architecture ASLA et nous évaluons sa performance à travers des expériences.


  • Résumé

    Modern vehicles have become increasingly computerized to satisfy the more strict safety requirements and to provide better driving experiences. Therefore, the number of electronic control units (ECUs) in modern vehicles has continuously increased in the last few decades. In addition, advanced applications put higher computational demand on ECUs and have both hard and soft timing constraints, hence a unified approach handling both constraints is required. Moreover, economic pressures and multi-core architectures are driving the integration of several levels of safety-criticality onto the same platform. Such applications have been traditionally designed using static approaches; however, static approaches are no longer feasible in highly dynamic environments due to increasing complexity and tight cost constraints, and more flexible solutions are required. This means that, to cope with dynamic environments, an automotive system must be adaptive; that is, it must be able to adapt its structure and/or behaviour at runtime in response to frequent changes in its environment. These new requirements cannot be faced by the current state-of-the-art approaches of automotive software systems. Instead, a new design of the overall Electric/Electronic (E/E) architecture of a vehicle needs to be developed. Recently, the automotive industry agreed upon changing the current AUTOSAR platform to the “AUTOSAR Adaptive Platform”. This platform is being developed by the AUTOSAR consortium as an additional product to the current AUTOSAR classic platform. This is an ongoing feasibility study based on the POSIX operating system and uses service-oriented communication to integrate applications into the system at any desired time. The main idea of this thesis is to develop novel architecture concepts based on adaptation to address the needs of a new E/E architecture for Fully Electric Vehicles (FEVs) regarding safety, reliability and cost-efficiency, and integrate these in AUTOSAR. We define the ASLA (Adaptive System Level in AUTOSAR) architecture, which is a framework that provides an adaptive solution for AUTOSAR. ASLA incorporates tasks-level reconfiguration features such as addition, deletion and migration of tasks in AUTOSAR. The main difference between ASLA and the Adaptive AUTOSAR platform is that ASLA enables the allocation of mixed critical functions on the same ECU as well as time-bound adaptations while adaptive AUTOSAR separates critical, hard real-time functions (running on the classic platform) from non-critical/soft-real-time functions (running on the adaptive platform). To assess the validity of our proposed architecture, we provide an early prototype implementation of ASLA and evaluate its performance through experiments.


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