El software es fundamental para definir funcionalidades de vehículos y ha dado lugar al surgimiento de vehículos definidos por software (SDV). Esta transición ofrece oportunidades para incorporar funcionalidades a lo largo del ciclo de vida de un vehículo. Para integrar actualizaciones de software frecuentes, los vehículos están evolucionando hacia una nueva arquitectura eléctrica/electrónica (E/E) con plataformas de cálculo de alto rendimiento (HPC) centralizadas, arquitectura orientada a servicios (SOA), y enfoques de “fábrica de software” con integración y entrega continuas (CI/CD). La creciente complejidad del software de automoción también requiere nuevos conocimientos de arquitectura, reutilización e integración de software.
El diseño basado en modelos ayuda a los equipos de ingeniería a abordar estos desafíos mediante:
- Reutilización de software en HPC, controladores zonales y ECU
- Cumplimiento con requisitos de seguridad y calidad a través de automatización
- Enfoque shif-left con validación en etapas iniciales e integración de software en simulación
- Capacitación a personal experto para crear software de alta calidad
Desarrollo de software de alta calidad para vehículos definidos por software con MATLAB, Simulink y Polyspace
Diseñe, simule y despliegue aplicaciones basadas en señales y orientadas a servicios
La transición a computadoras HPC y zonales cuenta con el soporte de una nueva arquitectura E/E de vehículos que separa el hardware del software de aplicación. Parte del software de aplicación existente migrará de ECU a computadoras HPC y zonales. Para ello, estos componentes de software se deben rediseñar y refactorizar, pasando de un enfoque monolítico basado en señales a un enfoque no monolítico orientado a servicios para conectarse a SOA. Se necesitan herramientas de desarrollo de arquitectura de software para respaldar esta migración, así como integrar y validar nuevos componentes de software de aplicación.
Con Simulink y System Composer puede:
- Crear arquitecturas de software y realizar análisis de tradeoffs de asignación de software
- Integrar herramientas de ingeniería de sistemas y desarrollo de software para garantizar que el producto de software está alineado con los requisitos y el diseño
- Reutilizar software en computadoras zonales y HPC, y ECU a través de generación automática de código
Integre software en etapas iniciales con simulación de vehículo virtual
Con actualizaciones de software inalámbricas (OTA) frecuentes, ya no es posible probar nuevas configuraciones de software utilizando hardware de prototipado. Las pruebas de integración también deben automatizarse para acortar el plazo de lanzamiento de software. Para abordar ambos problemas, se puede pasar de la integración de software a pruebas de MIL (model-in-the-loop) y SIL (software-in-the-loop) con una simulación de vehículo virtual integrada en un flujo de integración continua. Con Simulink, Virtual Vehicle Composer y Simulink Compiler, puede:
- Automatizar el desarrollo de modelos de vehículo virtual
- Crear simulaciones de unidad de control electrónico (ECU) virtual con una combinación de componentes basados en modelos y código en Simulink, y realizar integración con herramientas de terceros para software básico (BSW) de producción y simulación de procesadores
- Desplegar modelos de ECU y vehículo virtuales en cadenas de tareas de integración continua
Automatice procesos y escale del escritorio a la nube en fábricas de software
Implementar automatización a escala es clave para reducir el esfuerzo necesario para desarrollar software. Tecnologías de desarrollo como CI/CD aportan automatización al tiempo que garantizan la fiabilidad a través de procesos repetibles. Además, la tecnología en la nube permite el escalado, ya que acelera las compilaciones y simulaciones de software, procesa conjuntos de datos de gran tamaño y facilita la colaboración entre equipos de ingeniería de software distribuidos. Con MATLAB y Simulink, puede:
- Realizar integración con sistemas de CI/CD, Jenkins®, GitLab® CI/CD, GitHub Actions, y Azure® Pipelines
- Procesar datos basados en la nube en sistemas AWS® S3 y Azure Blob, y escalar según las necesidades
- Escalar la simulación a clusters y la nube con MATLAB Parallel Server
- Acelerar el entrenamiento de redes neuronales en GPU
- Desarrollar con el control de versiones de Git y SVN de manera colaborativa
Casos de éxito
- Modelado continuo con MATLAB y Microsoft Azure DevOps (23:29)
- Prácticas de DevOps de automoción para diseño basado en modelos con AWS (15:47)
- CI/CD 2.0: De cadenas de tareas de Jenkins con scripts a Process Advisor (21:58)
- Aplicación de técnicas de robótica comprobadas en procesos de desarrollo de automóviles
Productos
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