부산대학교 도서관

고도화된 기술이 탑재되어 개발 절차가 복잡해진 오늘날의 자동차는 오토사 (AUTOSAR) 기반 개발이 이루어진다. 오토사는 자동차 산업계에서 대중적으로 사용되고 있는 표준 소프트웨어 아키텍처로써 복잡한 소프트웨어에 대해 표준화된 프로세스를 통해 개발을 진행하게 도와준다. 오토사에서는 러너블이라는 함수를 통해 제어기에 탑재할 소프트웨어를 개발한다. 자동차 제어기에는 여러 개의 러너블이 DAG 형태를 이루며 구성되어 있다. 이 러너블들은 센서로부터 데이터를 받아 연산한 뒤 액추에이터로 최종 결과값을 보내 시스템을 제어한다. 이러한 제어 시스템은 사람의 생명이 밀접하게 연관이 있는 자동차 특성상 최고의 성능을 내야 한다. 제어 시스템의 성능을 극대화하기 위해서는 제어 주기를 짧게 하는 방법과 센서에서 액추에이터까지의 end-to-end 지연시간을 최소화하는 방법이 있다. 그러나 이 방법들을 사용하여 성능을 높이려면 좋은 성능을 나타낼 수 있는 하드웨어가 필요하다. 자동차에 들어갈 수 있는 하드웨어는 제한적이기 때문에 위 방법들을 사용하기에 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 복잡한 DAG 형태를 이루고 있는 러너블들의 각 주기를 결정하는 문제의 해결을 통해 한정된 하드웨어 속에서 더 좋은 제어 성능을 나타내는 방법을 제시한다. 제어 성능과 더불어 러너블들을 스케줄링하여 센서에서 나오는 데이터가 정상적인 연산을 통해 액추에이터까지 전송할 수 있게 한다. 문제 해결을 위해 제어 주기와 sensor-to-actuator 지연시간을 매개변수로 사용하는 제어 성능을 나타내는 함수를 정의할 것이다. 동시에 여러 개의 러너블로 이루어진 시스템의 스케줄 가능성을 고려하는 Control-Scheduling Co-Design 방법을 적용한다. 러너블들의 주기는 라그랑주 승수법을 이용하여 도출된 일반식과 러너블의 실행시간을 통해 구할 수 있다. 본 논문에서 제시한 방법을 이용하면 최적 성능과 매우 유사한 성능을 나타내며 최적 성능과는 약 2%의 차이밖에 나지 않는다. 또한, 본논문에서 제시한 방법의 경우 시스템이 아무리 복잡하더라도 최적 주기를 검출하는데 1ms 이하의 시간밖에 소요되지 않는다.
AUTOSAR-based development of today's automobiles with sophisticated technology and complex development procedures. AUTOSAR is a standard software architecture that is popular in the automotive industry, helping to develop through standardized processes for complex software. AUTOSAR develops software to be loaded into the controller through a function called runnable. There are several runnables in DAG form in the automobile controller. These runnables accept the data from the sensor and control the system by sending the final result to the actuator through operation. These automobile control systems should extract the highest performance because the cars are closely related human life. In order to maximize the performance of the control system, there is a method of shortening the control period and a method of minimizing the end-to-end delay time from the sensor to the actuator. However, using these methods to improve performance requires hardware that can perform well. There is a limit to using the above methods because the hardware that can be inserted into a car is limited. In this paper, we propose a method to solve this problem by solving the problem of determining each period of runnables which is complicated form to show better control performance in limited hardware. In addition to controlling performance, scheduling runnables allows data from the sensor to be transmitted to the actuator through normal computation. We will define a function that represent the control performance using the control period and sensor-to-actuator delay time as parameters. At the same time, we apply the Control-Scheduling Co-Design method which considers the schedulability of the system consisting of several runnables. The period of runnables can be easily obtained through the general formula derived using the Lagrange multiplier method and the execution time of the runnable. Using the method presented in this paper, our method can find the near-optimal solution with under 2% of performance loss compared to the optimal result. Also, our method required only under 1ms computation time regardless of practical size system.