Методологические основы проектирования инфокоммуникационных систем автомобильных транспортных средств высокой степени автоматизации тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, доктор наук Чикрин Дмитрий Евгеньевич

• Чикрин Дмитрий Евгеньевич
• доктор наук
• 2022

Оглавление диссертации доктор наук Чикрин Дмитрий Евгеньевич

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. Методологии проектирования, целеполагания и верификации инфокоммуникационных систем БТС

1. Существующие и перспективные БТС

1.1. Классификация БТС

1.1.1. Типы автомобильной техники с функционалом БТС

1.1.2. Сравнение возможностей и ограничений БТС различных производителей

1.1.3. Сценарии эксплуатации современных и перспективных БТС

1.1.4. Классификация современных БТС по сценариям эксплуатации

2. Системы автоматизации БТС

2.1. Состав и особенности систем автоматизации БТС

2.1.1. Структура инфокоммуникационных систем автомобиля

2.1.2. Функционал и характеристические особенности ЛВЛ80-ЛВЛБ5

3. Методологии проектирования ИС БТС

3.1. Современные практики использования методологий проектирования в ИС БТС

3.1.1. Методология «сверху-вниз»

3.1.2. Методология «снизу-вверх»

3.1.3. Методология «У-модель»

3.2. Особенности ИС БТС как сложных технических систем

3.3. Аспекты процессов разработки и эволюции (жизненного цикла) ИС БТС как сложной технической системы

3.3.1. Композиционный морфизм

3.3.2. Масштабируемость и расширяемость

3.3.3. Стабильность, устойчивость

3.3.4. Стоимость и время разработки

3.3.5. Способность к циклическому развитию и процесс циклического развития (эволюция, жизненный цикл)

3.4. Последствия выбора методологии проектирования

4. М-Уее - методология циклическо-эволюционного проектирования и сопровождения жизненного цикла сложных технических систем

4.1. Категорийно-понятийный аппарат многоуровневых иерархических структур

4.2. ИС БТС в иерархиях страты-слои-эшелоны

4.3. Предпосылки и отправные точки создания методологии M-Vee

4.4. M-Vee и иерархическое представление ИС БТС

4.4.1 Формализация модели M-Vee

4.4.2. Сравнение методологий М-Уее, «сверху-вниз», «снизу-вверх» и «У-модель» на

примере ИС БТС

5. S.M.A.R.T.E.S.T. H-GQM: методология целеполагания, формирования задания на синтез и теоретико-множественного анализа ИС БТС

5.1. Предпосылки создания H-GQM - расширенной методологии формирования задания на синтез и теоретико-множественного анализа

5.1.1. Формализация представления ИС БТС

5.1.2. Эволюционирующие ИС БТС и методология H-GQM

5.2. Гармонизация сущностей (предметов исследования) методологии H-GQM

5.2.1. Обоснование процедуры гармонизации

5.2.2. Обобщенная процедура гармонизации

5.2.3. Гармонизация монолитного аппаратного ядра

5.2.4. Гармонизация атомарной периферии

5.3. S.M.A.R.T.E.S.T. - расширенная концепция целеполагания S.M.A.R.T.-типа

5.3.1. Концепции целеполагания S.M.A.R.T.-типа и S.M.A.R.T.E.S.T. как их расширение

5.4. Фреймворк Н^М для ИС БТС

5.4.1. Этап формирования целей в методологиях GQM-типа

5.4.2. Использование S.M.A.R.T.E.S.T. в этапе целеполагания H-GQM

5.4.3. Масштабируемый шаблон целей H-GQM для ИС БТС

5.4.4. Рекомендации к формированию метрик и вопросов H-GQM

Заключение главы

Глава 2. Системы формирования навигационно-временного поля, реконструкции окружающей обстановки и внешних акторов

1. Системы формирования навигационно-временного поля БТС

1.1. Типы систем формирования навигационно-временного поля для БТС

1.1.1. Системы спутниковой навигации

1.1.2. Системы дифференциальных поправок к спутниковой навигации

1.1.3. Системы локально-маячковой навигации

1.1.4. Системы автономной (инерциальной и инерциально-одометрической) навигации

1.1.5. Системы визуальной (экстремально-корреляционной) навигации

1.1.6. Системы точного времени

2. Система формирования навигационно-временного поля БТС на базе распределенной инерциально-спутниковой навигации

2.1. Архитектура ИС формирования навигационно-временного поля БТС

2.2. Алгоритмы ИС формирования навигационно-временного поля

2.2.1. Теоретическая база алгоритма оценки гетерогенных ошибок навигационных сенсоров

2.2.2. Формализация алгоритма оценки гетерогенных ошибок навигационных сенсоров73

2.2.3. Структура и алгоритм функционирования калибровочно-метрологического стенда

2.2.4. Алгоритм сброса накапливаемых ошибок в стационарном состоянии

2.2.5. Алгоритм формирования многоточечного навигационного решения

2.3. Референсная схема ИС формирования навигационно-временного поля

2.3.1. Реализация распределенной схемы навигационного инерциального решения

2.3.2. Сравнительный анализ точности восстановления траектории с использованием разработанной навигационной ИС

2.3.3. Подсистема высокоточной спутниковой навигации

2.3.4. Структурная схема совмещенной инерциально-спутниковой системы

2.3.5. Терминальный блок инерциально-спутниковой навигации «Созвездие»

3. Система реконструкции окружающей обстановки, обнаружения и сопровождения движущихся объектов на базе сенсоров оптоэлектронного и излучающего типов

3.1. Архитектура ИС реконструкции окружающей обстановки и поведения акторов

3.1.1. Постановка задач реконструкции окружающей обстановки, обнаружения и сопровождения движущихся объектов

3.1.2. Слоевая (проблемная) иерархия архитектуры ИС реконструкции окружающей обстановки

3.1.3. Эшелонная (структурная) иерархия архитектуры ИС реконструкции окружающей обстановки

3.2. Универсализованная ИС технического зрения

3.2.1. Алгоритм задания топологии размещения и номенклатуры сенсоров ИС

3.2.2. Критерии нормализации показателей оптических сенсоров

3.2.3. Алгоритм нормализации показателей оптических сенсоров

3.2.4 Исполнение модуля обнаружения и распознавания объектов

3.2.5. Алгоритм реконструкции карты целей, анализа дорожной сцены и определения моделей движения акторов (объектов, обладающих собственным поведением)

3.3. Референсная ИС технического зрения «Полифем»

Заключение главы

Глава 3. Режимы управления и телекоммуникационная подсистема БТС

1. Режимы управления современных и перспективных БТС

1.1. Классификация режимов управления БТС различного назначения

1.1.1. «Стратегическое» - централизованное автоматизированное управление БТС

1.1.2. Супервизорное управление - с поддержкой принятия решения и корректировкой командного цикла

1.1.3. Телеуправление (с полным дублированием органов управления) и дистанционное управление (с эквивалентами органов управления)

1.2. Способ и структура реализации системы управления БТС

1.3. Требования к инфокоммуникационным подсистемам БТС в соответствии с режимами управления и сценариями эксплуатации

1.3.1. Требования к системе формирования навигационно-временного поля

1.3.2. Требования к системе реконструкции окружающей обстановки и поведения внешних акторов

1.3.3. Требования к телекоммуникационной подсистеме

1.3.4. Требования к вычислительному и сетевому контуру БТС

1.3.5. Требования к системам телеуправления, поддержки принятия решения и автопилотирования

2.3. Референсное исполнение вычислительного блока

2.3.1. Модульный крейт вычислительного контура БТС

2.3.2. Платформенный программный стек (девкит) для разработанного модульного крейта вычислительного контура БТС

3. Телекоммуникационная ИС БТС

3.1. Кооперативные ИТС (C-ITS) и концепция У2Х

3.2. Структура траффика в системах У2Х

3.2.1 Критическая телеметрия - описание и типы данных

3.2.2 Стандартная телеметрия - описание и типы данных

3.2.3 Потоковая телеметрия - описание и типы данных

3.2.4 Высокоуровневые управляющие команды - описание и типы данных

3.2.5 Критические управляющие команды (непосредственного управления) - описание и типы данных

3.3. Требования к телекоммуникационной ИС БТС для основных типов траффика по сценариям эксплуатации и режимам управления

4. Разработка стека алгоритмов радиоинтерфейсов ИС БТС

4.1. Способы обеспечения высокой помехоустойчивости

4.1.1 Внешние лимитирующие факторы

4.1.2 Внутренние лимитирующие факторы

4.1.3 Методы борьбы с внешними лимитирующими факторами

4.1.4 Методы борьбы с внутренними лимитирующими факторами

4.2. Негауссовая модель СПК

4.2.1. Функциональные предпосылки негауссовости реального СПК

4.2.2. Свойства негауссового СПК

4.2.3. Методы адаптации параметров СПК

4.2.4. Синтез алгоритма ЕМ-адаптации негауссового СПК в реальном времени

4.3. Алгоритмы оптимального многоканального приема СПК

4.3.1. Обьединение методологий МПД и ПГ-приема сигналов

4.3.2. Постановка задачи совместной декомпозиции многоканального негауссового СП

4.3.3. Обобщенный алгоритм совместной декомпозиции многоканального негауссового сигнально-помехового комплекса

4.3.4. Синтез линейного по вычислительной сложности алгоритма совместной декомпозиции многоканального негауссового СПК

4.4. Адаптивные схемы модуляции и кодирования (МСБ) для разработанных МПД-ПГ алгоритмов

4.4.1. Синтез и верификация ФМ и АФМ-модуляции в разработанных МПД-ПГ алгоритмах

4.4.2. Синтез адаптивных МСБ с дублированием потоков данных

4.4.3. Синтез адаптивного алгоритма выбора схем МСБ

4.5. Способы обеспечения высокой абонентской емкости

4.5.1. Достижение высокой абонентской емкости путем обеспечения оптимальной регулировки мощности

4.5.2. Классификация алгоритмов регулировки мощности (АРМ)

4.5.4. Оптимальная схема АРМ в условиях негауссового СПК

4.5.5. Субоптимальные схемы АРМ в условиях негауссового СПК

4.5.6. Структура расширенного параметра помехоустойчивости

4.5.7. Вероятностный подход к решению задачи регулировки мощности

4.6. Имитационное моделирование синтезированных алгоритмов

4.6.1. Имитационное моделирование и сравнение традиционных и разработанных алгоритмов приема и обработки сигналов

4.6.2. Имитационное моделирование алгоритмов динамического выбора схем модуляции и кодирования

4.6.3. Имитационное моделирование и сравнение традиционных и разработанных

алгоритмов регулировки мощности

5. Фрактальные антенны и антенные системы для телекоммуникационных трактов БТС

5.1. Антенны и антенные системы для телекоммуникационного контура БТС

5.2. Электрически малые фрактальные антенны БТС

Заключение главы

Глава 4. Системы виртуального и полунатурного моделирования БТС

1. Технология виртуальных полигонов для БТС

1.1. Инструменты реализации виртуальных полигонов

1.1.1. Сравнительный анализ программных средств виртуального моделирования

1.1.2. Платформа виртуального моделирования Gazebo

1.1.3. Программные оснастки физического моделирования (физические движки)

1.1.4. Моделирование механических соединений технических систем

1. 2...............................................Виртуальное моделирование платформы и технологий БТС

1.2.1. Математическая модель БТС и воздействующие физические силы

1.2.2. Развесовка и кинематическая схема БТC

1.2.3. Математическая многомассовая модель БТС

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методологические основы проектирования инфокоммуникационных систем автомобильных транспортных средств высокой степени автоматизации»

1. 3.................................................................Моделирование работы системы сенсорики БТС

................................................................................................................................................238

1.3.1. Оптическая (мультиспектральная) камера..............................................................239

1.3.2. Автомобильный сонар.............................................................................................241

1.3.3. Лидар - лазерный дальномер с электронным сканированием...............................241

1.3.4. Инерциальный блок (ИНС - инерциальная навигационная система)....................242

1.3.5. Радар - система радиолокационного сканирования (автомобильная РЛС)...........242

1.4 Структура виртуального полигона и его сценариев функционирования......................244

1.4.1 Базовая архитектура виртуального полигона........................................................... 244

1.4.2. Структура виртуальных моделей и клиент-серверной архитектуры виртуального полигона ............................................................................................................................. 246

1.4.3. Реализация моделей БТС и окружающей среды.....................................................248

1.4.4. Программная платформа виртуализации телекоммуникационной подсистемы ... 249

1.4.5. Специальное программное обеспечение создания сценариев испытаний и администрирования виртуального полигона....................................................................252

2. Технология полунатурного (VeHIL-моделирования) БТС..................................................255

2.1. Общая архитектура полигона VeHIL-моделирования...................................................255

2.1.1. Назначение полигона VeШL-моделирования.........................................................255

2.1.2. База полигона УеШГЬ................................................................................................256

2.1.3. Состав полигона УеШГЬ...........................................................................................257

2.2. Реализация полигона полунатурного моделирования БТС «Близнецы»......................259

2.2.1. Описание реализуемого полигона полунатурного моделирования.......................259

2.2.2. Структура базового ангара.......................................................................................259

2.2.3. Позиционные и перемещаемые рудиментарные физические мишени..................260

2.2.4. Система задания внешней среды для определенного сценария моделирования ... 263

2.2.5. Система анализа обстановки и реконструкции карты целей..................................265

3. Испытания и верификация разработанных систем виртуального моделирования ......... 266

3.1 Верификация базовых алгоритмов управления целевым беспилотным транспортным средством ............................................................................................................................... 266

3.2 Движение на площадке с неформализованной окружающей обстановкой - случайными препятствиями и случайной траекторией.............................................................................268

3.3. Движение по дороге с разметкой с использованием сведений распознаваемой разметки и знаков дорожного движения..............................................................................................271

3.4. Верификация работы подсистемы машинного зрения..................................................272

3.4.1 Оптические камеры...................................................................................................273

3.4.2 Автомобильный радар...............................................................................................274

3.4.3 Лидар.........................................................................................................................275

3.5 Верификация работы инерциальной системы навигации..................................................276

Заключение главы 4...................................................................................................................280

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.............................................................................................................................283

Список сокращений и условных обозначений.............................................................................286

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ.............................................................................................................289

Приложение А...............................................................................................................................310

Приложение Б................................................................................................................................316

Приложение В................................................................................................................................343

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность и вклад автора

Постепенный вывод на массовый рынок т.н. беспилотных транспортных средств (БТС) -автомобильного транспорта высокой степени автоматизации - осуществляется с конца 2010-х — начала 2020-х годов. На текущий момент большинством автопроизводителей ведутся разработки в данном направлении, значительное количество опытно-промышленных образцов и предсерийных систем уже продемонстрировано1, при этом наблюдаются:

Сильнейшая фрагментация существующих методологий проектирования систем ADAS2 -совокупности инфокоммуникационных систем (ИС) БТС. Здесь автором синтезируются методологии целеполагания, проектирования и сопровождения жизненного цикла ИС БТС на базе задела в смежных областях (традиционных транспортных средствах, аэрокосмических системах, менеджменте производства и пр.) [Heinecke, Jo, Okuda, Pizka, Lindstrom, Benvenuti, Saar, Rowe, Basili и др.].

Использование неоптимальных архитектур и алгоритмов функционирования ИС БТС:

а). БТС рассчитаны на системы связи 4-го и 5-го поколения: их возможности удовлетворяют большинству требований автономного транспорта в условиях единичных заездов [J.M. Bilal, D. Jacob, Snehalata M., Nassan N., J. Wedel, K.Ansari, Y. Feng и др.]. Tем не менее, в связи с необходимостью массового внедрения БТС, остро встает задача по дальнейшему росту абонентской емкости, помехоустойчивости, производительности т.н. V2X3 систем. Автором предложено развитие концепций многопользовательского детектирования, адаптивной регулировки мощности сигналов и адаптации параметров вероятностных смесей в реальном времени (по результатам работ Ю.С. Шинакова, А.Ф. Надеева, Р.Р. Файзуллина, А.М. Шломы, С.М. Бухштабера, S.Verdu, M. Juntti, A. Sadri, M. Rintamaki, F. Dellaert и др.) в условиях взаимных помех сложной структуры.

б). По системам автономной навигации существует значительный задел как способов формирования навигационного решения, так и калибровки отдельных типов датчиков и сброса ошибок, освещенных у таких авторов, как [Миллер, Ахмедов, Ибраев, Егорушкин, Мкртчян, Козлов, Мьинт, Wang, Syed, Sipos, Stockwell и др.]. Tем не менее, синергетические решения по определению, статической и динамической компенсации всех типов ошибок - раскалибровки датчиков, определения статистических характеристик различных типов ошибок, сброс ошибок различных типов датчиков не встречаются в практике проектирования БТС, и приведены лишь

1 Необходимо заметить - что даже наиболее известный Tesla Full Self-Driving Autopilot на состояние конца 2021 г. по ряду функций по прежнему находится в стадии бета-тестирования.

2 ADAS (Advanced driver-assistance systems) - системы автоматизации транспортных средств.

3 V2X - Vehicle to Everything - систем связи БТС и интеллектуальных транспортных систем.

по смежным направлениям [Yong, Woo, Ming, Juhant, Alex Quinchi, Jared и др.] - манипуляторной технике, промышленной робототехнике и пр. Автором предложена комплексированная схема сброса ошибок и формирования навигационного решения, увязанная на многоточечное расположение инерциальных сборок для БТС, что привело к созданию эффективных изделий инерциальной и спутниково-инерциальной навигации БТС.

б). По системам машинного зрения по всей их номенклатуре: от цифровых камер различных диапазонов (от ближнего ИК1 до ближнего УФ2), лидарной, радарной, тепловизионной и сонарной технике ситуация также далека от идеальной. Несмотря на огромное (измеряемое тысячами источников) публикационное поле по задачам реконструкции окружающей обстановки и определения характеристик подвижных объектов - предлагаемые решения ориентируются на конкретные характеристики и/или конкретное расположение сенсорной базы на БТС [Петровская А., Трун С., Lenac, Wojke, Haselich, Bresson, Guo, Chandel, Vatta, Wedel и др.]. Более того, фактически сложились два основных направления систем реконструкции окружающей обстановки: аналитического и вычислительного (с картой-сеткой конечной размерности) типов [Li, Ruichek, Su, Mekhnacha, Wang, Marquez-Gamez, Abdallah, и др.], отличающихся подходом к детектированию и отслеживанию объектов, определению моделей их движения и планированию маршрутов в условиях высокодинамичной дорожной обстановки.

Здесь автором разработан мастер-цикл реконструкции окружающей обстановки, инвариантный в широкой степени к характеристикам, номенклатуре и размещению сенсоров на БТС. Совмещение автором сеточной и аналитической концепции с использованием «стиксельного» - 2.5Б-представления [Pfeiffer, Franke, Badino, Levi и др.] окружающей обстановки обеспечивает отображение аналитических конфигураций объектов в сеточный формат для использования аппарата обоих направлений систем реконструкции окружающей обстановки.

"Засилье" натурных испытаний ИС БТС - с фактическим игнорированием, либо минимизацией стадий формализованных пакетных проверок в формате виртуальных и полунатурных испытаний - для ускорения процесса разработки. В диссертации описан авторский комплекс подходов виртуального и т.н. VeHIL3-моделирования ИС БТС и БТС в целом, основанный на анализе систем моделирования [Воронина О.К., Тумасова А.В., Пинчина А.В., Казанской Л.Ф., Сергеева К.Е., Y.Bouzid, Y.Bestaoui, C.Zhang, Y.Liu, D.Zhao и др.] и ранее

1 ИК - инфракрасный.

2 УФ - ультрафиолетовый.

3 VeHIL - Vehicle-in-the-Loop - полноценное БТС в контуре моделирования.

осуществленных капитальных зарубежных внедрений, решающих вопросы полунатурных испытаний [D.J. Verburg, O. Gietelink, Shaobo Qui и др.].

Таким образом, диссертационная работа является актуальной, в связи с обеспечением разработанными методологическими основами проектирования ИС БТС существенного снижения организационных и технических рисков при высоких эксплуатационных показателях референсных систем и уменьшении времени и стоимости разработки.

Научная проблема

Исследуемая научная проблема, на решение которой направлены исследования и разработки, осуществленные в рамках диссертационной работы - создание методологических основ проектирования ИС БТС (универсальных архитектур, рекомендованных алгоритмов функционирования, требований к характеристикам отдельных подсистем и их взаимодействия, референсных архитектур ИС и набора элементной базы, стандартизованных методик испытаний и пр.).

Опираясь на вышеизложенное, выделим объект и предмет исследования; сформулируем цель работы и задачи исследований, степень успешности решения которых определяет ее теоретическую и практическую ценность.

Объект исследования

Объектом исследования настоящей диссертационной работы являются автомобильные беспилотные транспортные средства (БТС).

Предмет исследования

Предметом исследования являются инфокоммуникационные системы (ИС) БТС.

Цель работы

Цель работы состоит в разработке методологических основ синтеза и верификации ИС БТС и БТС в целом, уменьшающих организационные и технические риски проектирования, повышающие скорость разработки, структурную гибкость и вычислительную масштабируемость разрабатываемых систем; обеспечивающих повышенную продолжительность жизненного цикла архитектур БТС, высокие эксплуатационные показатели и высокую экономическую эффективность конечных изделий.

Задачи исследований

Поставленная цель достигается решением следующих основных задач:

Разработкой методологии S.M.A.R.T.E.S.T. H-GQM целеполагания, формирования задания на синтез и теоретико-множественного анализа ИС БТС - решение задачи представлено в главе 1 диссертации.

Разработкой методологии М-Уее циклическо-эволюционного проектирования и унифицированных схем построения ИС БТС в иерархиях страт, слоев и эшелонов - решение задачи представлено в главе 1 диссертации.

Разработкой архитектуры и алгоритмов функционирования системы формирования навигационно-временного поля БТС - в главе 2 диссертации.

Разработкой архитектуры и алгоритмов функционирования системы реконструкции обстановки и поведения внешних акторов - в главе 2 диссертации.

Разработкой архитектуры и алгоритмов функционирования вычислительного контура БТС - в главе 3 диссертации.

Разработкой архитектуры и алгоритмов функционирования помехоустойчивых многоканальных V2X-систем - в главе 3 диссертации.

Разработкой систем виртуального и полунатурного моделирования1 БТС - в главе 4 диссертации.

Методы исследования

Для решения поставленной в работе задач использовались методы системного анализа, теории информации, теории вероятностей, теории множеств, отношений и мер, теории планирования эксперимента, а также методы многокритериального выбора, цифровой обработки сигналов и изображений, статистического и корреляционного анализа.

Научная новизна диссертации

В диссертации разработаны методологические основы синтеза и верификации инфокоммуникационных БТС и БТС в целом. В частности, новыми являются следующие результаты:

1). Методология S.M.A.R.T.E.S.T. H-GQM формирования задачи на синтез и теоретико-множественного анализа ИС БТС, отличающаяся представлением ИС БТС как

системы с фиксированным (монолитным) аппаратным ядром, модифицируемым программным ядром и атомарными периферийными компонентами с расширением и объединением континуумов целеполагания методологий БМАКТ. и ООМ. Разработанная комбинированная методология обеспечивает формализованный синтез многокомпонентных требований на разработку ИС БТС и верификацию их характеристик на базе формализованных шаблонов проектирования.

2). Методология проектирования M-Vee, отличающаяся эволюционной структурой, с последовательной формализацией ИС БТС в иерархиях страты-слои-эшелоны (сутевой, проблемной, и структурной иерархиях), что обеспечивает точность удовлетворения

1 Т.н. «полигона УеНШ»; УеНШ - УеЫс1е-ш-Ше-Ьоор: концепция использования БТС в целом в рамках стендовой испытательной системы.

техническому заданию и высокую структурную адаптивность в рамках эволюционного цикла проектирования для заданных многокомпонентных требований.

3). Архитектура и алгоритмы функционирования навигационно-временной ИС БТС, отличающейся от существующих решений взаимоувязанными процедурами предварительной калибровки ошибок сенсоров, сбросом динамических (в процессе движения БТС) ошибок, сбросом ошибок в стационарном состоянии, многоточечным формированием навигационно-временного решения. Выполнение взаимоувязанных процедур позволяет обеспечить переход на следующий класс точности по итоговому навигационно-временному решению при использовании элементной базы предыдущего класса точности одновременно со снижением габаритов и стоимости терминального абонентского оборудования.

4). Архитектура и алгоритмы функционирования ИС реконструкции окружающей обстановки и поведения внешних акторов, отличающейся вычислительно эффективным комплексированием показаний гетерогенных сенсоров с различной их номенклатурой и топологией размещения на БТС. ИС, выполненные по разработанной архитектуре и алгоритмам обеспечивают автоматизированную нормализацию изображений оптических сенсоров, формирование и выполнение (с автоматически генерируемыми в соответствии с топологией размещения на БТС и характеристиками сенсоров параметрами) мастер-цикла представления статической окружающей обстановки и объектов интереса (акторов) на карте местности с стиксельно-сеточным представлением, одновременно со снижением ошибок I-го и II-го рода по обнаружению и классификации объектов; уменьшением габаритов и стоимости терминального абонентского оборудования.

5). Архитектура и алгоритмы функционирования ИС вычислительного контура БТС для различных сценариев и режимов эксплуатации, отличающейся от известных реализаций вычислительных блоков БТС обеспечением трехуровневой взаимно изолированной структуры уровней, выполненных на независимых вычислительных блоках различных вычислительных архитектур с атомарными программными модулями, выполняющими изолированный функционал ADAS БТС. Использование трехуровневой изолированной архитектуры обеспечивает радикальное упрощение процессы модернизации используемого аппаратного и программного обеспечения и значительно повышает возможности по обнаружению и предотвращению исполнения несанкционированных последовательностей команд и внешних вторжений.

6). Архитектура и алгоритмы функционирования телекоммуникационной ИС БТС: У2Х-подсистемы, отличающейся вычислительно эффективными способами решения задач многопользовательского детектирования, автоматической регулировки мощности, выбора схем модуляции и кодирования в условиях негауссовой обстановки; использованием встраиваемых

электрически малых фрактальных антенн и антенных систем. Использование данных подходов позволяет обеспечить значительное повышение помехоустойчивости, системной емкости и производительности телекоммуникационной ИС БТС, одновременно со снижением габаритов и стоимости как терминального абонентского оборудования, так и базовых станций.

7). Системы виртуального и полунатурного моделирования отдельных ИС БТС и БТС в целом, отличающиеся использованием динамической механизированной мишенной обстановки с комбинированным программно-ручным созданием дорожной сцены. Разработанные системы виртуального (виртуальные полигоны) и полунатурного моделирования (т.н. полигон УеШГЬ) обеспечивают выполнение верифицируемых, в том числе автоматизированных (в пакетном режиме) испытаний ИС БТС и БТС в целом в различных сценариях и режимах эксплуатации.

Практическая ценность диссертации

1). Разработка унифицированных методологий синтеза и верификации ИС БТС и БТС в целом позволяет обеспечить структурно-функциональную стандартизацию процессов разработки, производства и испытаний БТС.

2). Создание унифицированных архитектур, алгоритмов функционирования и референсных решений для основных типов ИС БТС, что в дальнейшем может быть положено в основу группы отечественных и мировых отраслевых стандартов БТС.

3). Обеспечение значительного улучшения характеристик и/или упрощцения внедрения и модернизации разработанных ИС БТС по сравнению с существующими аналогами, в большинстве случаев одновременно со снижением их габаритов и стоимости.

4). Создание стендовой системы виртуальных и полунатурных испытаний ИС БТС и БТС в целом (полигона УеШГЬ), обеспечивающей:

— Существенное повышение объема испытаний за единицу времени - а следовательно, надежностных характеристик, безопасности эксплуатации и пользовательских качеств ИС БТС и БТС в целом.

— Возможность создания всероссийского (международного) сертификационного центра инфокоммуникационных систем БТС и БТС в целом в рамках перспективных структурно-функциональных стандартов.

БТС, созданные на базе представленных методологий и референсных изделий, обеспечивают значительное улучшение сразу ряда интегральных показателей производительности по сравнению с пилотируемыми человеком ТС (снижение расходов на эксплуатацию и техобслуживание, повышение суточной производительности, процент доступности техники, снижение износа шин, снижение потребления ГСМ), что особенно критично для грузовых и специализированных ТС различного тоннажа и составляет

ориентировочно до 44% общей стоимости владения за 5-летний срок непрерывной эксплуатации для карьерной техники и до 35% для среднетоннажной сельскохозяйственной техники для размера автопарка в 10-15 единиц техники (приложение А)1.

Результаты внедрения

Теоретические и практические результаты, полученные в диссертационной работе использованы в научно-производственной деятельности ПАО КАМАЗ, ФГУП НАМИ, ФГАОУ ВО КФУ в ряде комплексных НИОКР по созданию БТС на базе шасси автомобилей КАМАЗ-43083, КАМАЗ-53501; перспективного карьерного самосвала КАМАЗ; в рамках цикла работ с ФГУП НАМИ создана ИС управления движением колонны беспилотных транспортных средств; в 2021-2022 году ведутся работы с Минским тракторным заводом по автоматизации тракторов Беларус-112Н, Беларус-1222.3, Беларус-3522 для последующего внедрения в серийно выпускаемую продукцию; разработаны ряд малогабаритных тестовых платформ и отдельных ИС БТС.

Результаты исследований автора составили основу деятельности профильных НИЛ программы 5 Top 100 КФУ (2014-2020 гг.):

НИЛ «Адаптивные децентрализованные системы связи для БПЛА», шифр «Андромеда»;

НИЛ «Адаптивные фрактальные антенные системы», шифр «Крона»;

НИЛ «Системы мультиспектрального синтеза изображений для БПЛА и космических платформ», шифр «Радуга»;

НИЛ «Инерциальные автономные навигационные системы», шифр «Ариадна»;

НИЛ «Перспективные системы ориентации, навигации, связи», шифр «Илиада».

Результаты диссертационной работы были положены в основу направления специальной робототехники стратегического проекта №4 «Метаплатформенные решения ИТ, ИИ и киберфизических систем» КФУ в рамках государственной программы поддержки университетов «Приоритет-2030» (2021 г).

Указанные внедрения обеспечили мировое лидерство ПАО КАМАЗ в частности и Российской Федерации вообще по номенклатуре грузовых беспилотных транспортных средств в период с 2016 по 2020 года, что позволяет говорить о их важном народнохозяйственном значении.

Положения, выносимые на защиту

1). Методологии целеполагания, проектирования, верификации и сопровождения жизненного цикла ИС БТС и БТС в целом.

1 Результат теоретических расчетов в рамках технико -экономических предложений по ряду автоматизируемых автопарков сельскохозяйственной и карьерной техники; приведены в приложении А к диссертации.

2). Архитектура и алгоритмы функционирования многоточечной системы формирования навигационно-временного поля БТС с механизмом предварительной стендовой калибровки сенсоров; динамическим механизмом оценки параметров и парирования гетерогенных видов ошибок навигационных сенсоров.

3). Архитектура и алгоритмы функционирования вычислительно эффективной универсальной (с точки зрения гетерогенности датчиков, диапазонов их размещения на БТС и типов классифицируемых объектов) ИС реконструкции окружающей обстановки и поведения внешних акторов с стиксельным представлением дорожной сцены.

4). Архитектура и алгоритмы функционирования вычислительно эффективной телекоммуникационной подсистемы (системы V2X) БТС с обеспечением решения задачи полного разрешения (одновременной обработки компонент группового сигнала) и регулировки мощности в негауссовой постановке, с снятием ограничения показательного роста вычислительной сложности от количества пользователей; разработаны эффективные алгоритмы выбора схем модуляции и кодирования в многоантенном случае. Синтезированы малогабаритные антенны фрактального типа для данной подсистемы.

5). Архитектура и алгоритмы функционирования трехуровневого вычислительного контура БТС с атомарными программными модулями.

6). Описание систем виртуального (виртуальные полигоны) и полунатурного (УеШГЬ) моделирования ИС БТС и БТС в целом.

Соответствие паспорту специальности ВАК Минобрнауки России 05.13.01 -Системный анализ, управление и обработка информации.

Работа соответствует пунктам паспорта: 1 - Теоретические основы и методы системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации; 2 -Формализация и постановка задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решения и обработки информации; 4 - Разработка методов и алгоритмов решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации; 5 -Разработка специального математического и алгоритмического обеспечения систем анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации; 7 - Методы и алгоритмы структурно-параметрического синтеза и идентификации сложных систем; 9 - Разработка проблемно-ориентированных систем управления, принятия решений и оптимизации технических объектов; 13 - Методы получения, анализа и обработки экспертной информации.

Публикации

Основные научные и практические результаты работы опубликованы в 48 публикациях (из них - 16 статей в изданиях из списка ВАК по специальности, 14 статей в научных журналах,

входящих в базы данных WoS/Scopus); результаты интеллектуальной деятельности защищены 13 РИД и патентами по темам представляемой диссертации; изданы 3 учебных пособия.

Апробация работы

Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на ежегодных национальных выставках-форумах ВУЗПромЭкспо (2014-2021); международной специализированной выставке-конференции «Дорога-2019»; XXVII Санкт-Петербургской международной конференции по интегрированным навигационным системам; круглых столах и докладах международного военно-технического форума Армия (2020, 2021); IV Федеральном форуме SmartCars and Roads (2021); докладах на дне инноваций Министерства обороны РФ в ФГАУ ВИТ Эра (2021); международной агропромышленной выставке «АгроВолга 2021» (2021); Всероссийской научно-технической конференции с межд. участием им. проф. О.Н. Пьявченко: КомТех-2021 (2021); фестивале Техносреда Министерства науки и высшего образования (2021); XXIII Международной научно-технической конференции "Проблемы техники и технологий телекоммуникаций-2021".

Личный вклад автора в проведенных исследованиях

Все представленные в диссертации результаты исследований получены лично автором, либо под его руководством. В работах, опубликованных в соавторстве, автор внес определяющий вклад в постановку задач, выбор направлений и методов исследований, аналитические выкладки, анализ и интерпретацию полученных результатов, написание работы.

Обоснованность и достоверность

Обоснованность и достоверность научных положений, основных выводов и результатов диссертации обеспечивается за счет всестороннего анализа состояния исследований в предметной области, согласованности теоретических выводов с результатами вычислительных и натурных экспериментов, а также апробацией основных положений диссертации в печатных трудах и докладах на российских и международных научных и научно-практических конференциях.

Список литературы диссертационного исследования доктор наук Чикрин Дмитрий Евгеньевич, 2022 год

использования

цифровых Да Да Нет Нет Да Нет

высокоточных карт

местности

Необходимость

развертывания по маршрутам движения Нет Да Да Да Нет Нет

станций дифф.поправок

1 ИТС - Интеллектуальные транспортные системы.

1.1.3. Сценарии эксплуатации современных и перспективных БТС

В соответствии с существующими на рынке и перспективными испытываемыми решениями [6], возможно выделить 3 обобщенных сценария эксплуатации БТС, имеющих отношение к реализации технологий высоких уровней автоматизации БТС (АОАБ3+):

— Сценарий А: Специальные БТС - работа в тяжелых условиях окружающей среды; при практически полном отсутствии пешеходного и автомобильного траффика; при существенных ограничениях, либо недоступности значительного количества систем связи: зоны применения - карьеры, шахтные выработки.

— Сценарий Б: БТС для работы на закрытых территориях: работа в условиях лимитированного и зарегулированного пешеходного и автомобильного траффика; в условиях доступности большинства типов систем связи.

— Сценарий В: БТС для работы на дорогах общего пользования: работа в условиях высокорискового нелимитированного пешеходного и автомобильного траффика; в условиях доступности всех типов систем связи.

1.1.4. Классификация современных БТС по сценариям эксплуатации

В Таблице 1.2 описаны БТС различных производителей, сгруппированных по основным сценариям эксплуатации и режимам управления.

Таблица 1.2 — БТС различных производителей по основным сценариям эксплуатации

Производитель Краткое описание Сценарий эксплуатации

Среднетоннажный грузовой автомобиль Одиссей (КФУ, ПАО КАМАЗ) Проект, реализованный КФУ для нужд ПАО КАМАЗ в составе совместной рабочей группы. Машины типа «Одиссей» реализованы на базе серийного шасси КАМАЗ 43083, обладают автопилотом для внутризаводских территорий, дорог общего пользования (в пределах рекомендуемого скоростного диапазона) и умеренно пересеченной местности. Ключевыми особенностями машин типа «Одиссей» являются: • Разработанная совместно с ООО «Фарватер» система прецизионной спутниково-инерциальной навигации без использования данных со станций дифференциальных поправок. • Трехуровневая система принятия решений, в соответствии с моделью описания действий водителя-специалиста. • Минимизированная себестоимость систем сенсорики, вычислительного контура и управления актуаторами -до 300 000 рублей на серийном автомобиле. Сценарии Б, В

Продолжение таблицы 1.2

Среднетоннажный 5-осный карьерный самосвал Самсон (КФУ, ПАО КАМАЗ) Проект, реализованный КФУ для нужд ПАО КАМАЗ в составе совместной рабочей группы. Машины типа «Самсон» реализованы на базе предсерийного пятиосного карьерного самосвала КАМАЗ 65500, предназначены для экспулатации в тяжелых условиях (карьеры, шахтные выработки) [7] при наличии эпизодических пропаданий систем связи и недоступных систем ГНСС. Ключевыми особенностями машин типа «Самсон» являются: • Разработанная под руководством автора система инерциально-экстремально-корреляционной навигации. • Трехуровневая система принятия решений, в соответствии с моделью описания действий водителя-специалиста. Минимизированная себестоимость систем сенсорики, вычислительного контура и управления актуаторами - до 1000 000 рублей на серийном автомобиле. Сценарий А

Автомобиль Terramax (США) Проект, осуществляемый Пентагоном совместно с компанией «Oshkosh». Автономные автомобили от «Oshkosh» оснащены системой «Terramax», которая сочетает в себе датчики и радары. Автопилот не зависит от сигналов систем ГНСС.. В связи с этим, беспилотным грузовикам не требуется проходить контрольные точки, как, например, гражданским судам, оснащенным автопилотом. В свою очередь военные контролируют грузовики по мониторам и, при необходимости, удаленно вмешиваются в управление. Сценарии А, Б

The New Energy and Industrial Technology Development Organization Каждый грузовик оснащен системой управления NEDO, в состав которой входят камеры и радары. Согласуясь с картой GPS- навигатора и обрабатывает данные, получаемые с камер/радаров система определяет оптимальный маршрут движения, при этом выдерживая безопасную дистанцию. Во время испытаний грузовики двигались со скоростью 80 км/час и маршрут прошли полностью успешно. Сценарий Б

Gotting KG «Германия» Передней машиной колонны управляет профессиональный водитель, а электронные устройства отслеживают действия водителя и передают их по радиосвязи в виде команд остальным контроллерам, установленным в следующих за первой машиной транспортных средствах. Все ведомые автомобили оборудованы лазерным сканером для контроля движения впереди идущего автомобиля. Сценарии Б, В

Volvo Truck Corporation/ Daimler Chrysler Технология управления колонной беспилотных большегрузных автопоездов Сценарий В

General Dynamics Robotic Systems Т2 или ТАС-С. Этот робоавтомобиль может достигать скорости до 50 км\ч, контролируя окружающую обстановку на дороге, как в сельской местности, так и в сложных городских обстоятельствах дорожного движения. Сценарий Б, В

Продолжение таблицы 1.2

КБ Аврора Роботизированная «ГАЗель». Оператору требуется ввести необходимые координаты точек в электронную систему управления, и ГАЗель будет следовать по заданному маршруту. При этом оператор должен следить за ходом работы автомобиля с помощью обычного монитора. На борту автомобиля установленные специальные видеокамеры, которые определяют его местоположение. Сценарий Б

Caterpillar Карьерный робосамосвал Caterpillar весом 700 тонн и мощностью 3550 л.с. Самосвал самостоятельно перевозит до 240 тонн груза, маневрирует по дорожным неровностям, работает в шахтах и карьерах, оснащенных специализированной инфраструктурой системы связи и маячковыми устройствами. Сценарий А

2. Системы автоматизации БТС

2.1. Состав и особенности систем автоматизации БТС

2.1.1. Структура инфокоммуникационных систем автомобиля

Современные БТС состоят из ряда крупноблочных инфокоммуникационных подсистем (ИС), обеспечивающих функционирование контура автоматизации - упомянутых ранее ADAS [8;9;10] - именно данные ИС рассматриваются детально в представляемой работе:

— Система формирования навигационно-временного поля.

— Система реконструкции окружающей обстановки и анализа поведения акторов.

— Телекоммуникационная подсистема БТС.

— Вычислительный контур БТС, включая систему телеуправления, поддержки принятия решения и автопилотирования.

Представленные ИС обладают значительным количеством взаимосвязей с обобщенными стандартными инфокоммуникационными автомобиля [11; 12] - такими, как мультимедиа-подсистемой, штатным системным контроллером, наборами сенсорики и датчиков различных типов, актуаторами (исполнительными устройствами) автомобиля.

Общая структурная схема ИС БТС представлена на Рисунок 1.1.

Рисунок 1.1 — Общая структурная схема ИС БТС

2.1.2. Функционал и характеристические особенности АБА80-АБА85

В соответствии с уровнем системы автоматизации транспортного средства (в представляемой работе рассматриваются т.н. высокие уровни автоматизации АОАБ3+)

существенно отличается функционал и требования для ИС БТС и БТС в целом [13]. В соответствии с диаграммой на Рисунок 1.2 осуществляется конструирование ИС БТС и БТС в целом [14;15].

Уровни ADAS

ADAS - Advanced Driver Assistance System /'

Классификация по международной классификации SAE International

Полностью ' автономное движение

Допускается \ ''

возможность полностью \ -----------

автономист движении в /\ определенных режимах ./

Автономное движение автомобиля в определенных режимах /

НУЛЕВОЙ УРОВЕНЬ ПЕРВЫЙ УРОВЕНЬ ВТОРОЙ УРОВЕНЬ ТРЕТИЙ УРОВЕНЬ ЧЕТВЕРТЫЙ УРОВЕНЬ ПЯТЫЙ УРОВЕНЬ

ТОЛЬКО ВОДИТЕЛЬ АССИСТИРОВАНИЕ УСЛОВНАЯ АВТОМАТЙЗЦИЯ ВЫСОКИЙ УРОВЕНЬ ПОЛНАЯ

АВТОМАТИЗАЦИЯ ОПРЕДЕЛЕННЫХ РЕЖИМОВ АВТОМАТИЗАЦИИ АВТОМАТИЗАЦИЯ

Рисунок 1.2 — Уровни автоматизации ADAS по SAE International

Приведенное ранее в данной главе достаточно краткое описание БТС различных производителей и общей структуры БТС является краткой «выжимкой» значительного количества регламентирующих документов и стандартов - прямо или косвенно регулирующих1 значительное количество аспектов функционирования БТС - как автомобилей высокого уровня автоматизации. К сожалению, отсутствие на настоящее время (и в ближайшей просматриваемой перспективе) единой методологии проектирования как отдельных ИС БТС, так и БТС в целом, , а также единой юридической базы их применения приводит одновременно к следующим деструктивным факторам, значительно снижающим скорость разработки и внедрения БТС:

1. Сильнейшая фрагментация и неоптимальность существующих методологий проектирования систем автоматизации БТС- совокупности ИС БТС.

2. Использование неоптимальных архитектур и алгоритмов функционирования ИС

БТС:

а). БТС рассчитаны на системы связи 4-го и 5-го поколения: их возможности удовлетворяют большинству требований автономного транспорта в условиях единичных заездов. Тем не менее, в связи с необходимостью массового внедрения БТС, остро встает задача по дальнейшему росту абонентской емкости, помехоустойчивости, производительности т.н. V2X2 систем.

1 Например - SAE_J_3016_201806 - требования по функционалу ADAS-систем; ISO26262 - требований к функциональной безопасности БТС; фреймворк этических требований к системам с ИИ - AI Ethics Framework for Intelligence Community и некоторые другие.

2 V2X - Vehicle to Everything.

б). По системам автономной навигации существует значительный задел как способов формирования навигационного решения, так и калибровки отдельных типов датчиков и сброса ошибок. Тем не менее, синергетические решения по определению, статической и динамической компенсации всех типов ошибок - раскалибровки датчиков, определения статистических характеристик различных типов ошибок, сброс ошибок различных типов датчиков не встречаются в практике проектирования БТС, и приведены лишь по смежным направлениям -манипуляторной технике, промышленной робототехнике и пр.

в). По системам машинного зрения по всей их номенклатуре: от цифровых камер различных диапазонов (от ближнего ИК до ближнего УФ), лидарной, радарной, тепловизионной и сонарной технике ситуация также далека от идеальной. Несмотря на огромное (измеряемое тысячами источников) публикационное поле по задачам реконструкции окружающей обстановки и определения характеристик подвижных объектов - предлагаемые решения ориентируются на конкретные характеристики и/или конкретное расположение сенсорной базы на. Более того, фактически сложились два основных направления систем реконструкции окружающей обстановки: аналитического и вычислительного (с картой-сеткой конечной размерности) типов, отличающихся подходом к детектированию и отслеживанию объектов, определению моделей их движения и планированию маршрутов в условиях высокодинамичной дорожной обстановки.

3. "Засилье" натурных испытаний ИС БТС - с фактическим игнорированием, либо

минимизацией стадий формализованных пакетных проверок в формате виртуальных и полунатурных испытаний - для ускорения процесса разработки.

Устранению указанных факторов - посредством создания методологических основ проектирования ИС БТС (универсальных архитектур, рекомендованных алгоритмов функционирования, требований к характеристикам отдельных подсистем и их взаимодействия, референсных архитектур ИС и набора элементной базы, стандартизованных методик испытаний и пр.) и посвящена представляемая диссертация.

3. Методологии проектирования ИС БТС

Для борьбы с фрагментацией существующих решений в рамках данной главы предлагаются комплексная методология целеполагания, проектирования, квалитативной и квантитативной оценки - с использованием существующих наработок и подходов в смежных отраслях промышленности.

Действительно, выбор основной методологии проектирования оказывает значительное влияние на качество итогового продукта, в том числе и на его способность к дальнейшему развитию и масштабированию [16]. Далее рассматриваются особенности стандартных методологий проектирования снизу-вверх, сверху-вниз [17;18] и «У-модель» применительно к ИС БТС, показывается, что использование "чистых" методологий неприемлемо при проектировании указанных систем и требуется создание новой совмещённой методологии проектирования.

3.1. Современные практики использования методологий проектирования в ИС БТС

Корреляция между особенностями методологии проектирования и качеством итоговой системы достаточно подробно показана применительно к программному обеспечению и проектированию элементной базы [19]. Современные же ИС БТС представляют собой сложную смесь программных и аппаратных компонент, но в то же время строятся по тем же принципам, что и сложные программные комплексы различного назначения, так как представляют собой автоматизированную систему управления исполнительными механизмами автомобиля. [20;19]

Методология «сверху-вниз» является классической при осознанном (запланированном ранее) создании практически любой крупной аппаратно-программной или программной системы. Действительно, при заказе и планировании создания сложных систем любого рода возникает желание максимально детализировать требования к ним — чтобы получить именно то, что требуется на текущий момент времени. Методология «сверху-вниз» является интуитивно естественной и представляет собой фактически процесс дедукции, сформулированный с точки зрения теории систем.

В свою очередь, для создания прототипов и получения быстрых результатов практически всегда используется методология «снизу-вверх», использующая блоки — «чёрные ящики» с фиксированной, но уже реализованной функциональностью, позволяющие быстро достичь работающей в первом приближении системы и получить первые результаты и обратную связь от испытателей системы и заказчика работ. Методология «снизу-вверх» также является интуитивно естественной и представляет собой фактически процесс индукции, сформулированный с точки зрения теории систем.

Для разработки итерационно разрабатываемых систем в конце 80-х годов была разработана независимо в Германии и США так называемая «У-модель» (или Уее) методология проектирования [21]. Ее основной принцип заключается в том, что детализация проекта возрастает при движении слева направо, одновременно с течением времени, каждое прохождение всех процедур «У-модели» ознаменовывает собой завершение очередного цикла проектирования.

Рассмотрим далее более детально представленные методологии [22;23] с точки зрения теории систем и системного анализа.

3.1.1. Методология «сверху-вниз»

Методология «сверху-вниз» подразумевает проведение процесса разработки начиная с определения требований к разрабатываемой системе [24]. Разрабатываемая система описывается с точки зрения того, что необходимо получить в результате, а не каким образом. При этом полное соответствие требованиям достигается на высоких уровнях абстракции, а при продвижении вниз могут возникать проблемы, связанные с технической невозможностью или сложностью конечной реализации запланированной функциональности составных частей системы. Такие проблемы могут быть исправлены двумя способами:

1) внедрением на уровне реализации обходных решений, которые, как правило, снижают эффективность системы и/или повышают стоимость разработки;

2) возвратом на более высокие уровни абстракции системы и переработкой декомпозиции. Так как проблемы в реализации низкоуровневых компонент возникают на поздних этапах разработки, то и изменение становится очень дорогим — потенциально придётся реализовывать заново часть функциональности, и это не говоря о самом процессе повторного дизайна системы.

Подход «сверху-вниз» подразумевает реализацию подсистем, максимально соответствующих поставленным требованиям, что обычно приводит к полной реализации всей функциональности системы с нуля — повторное использование ранее разработанных и/или универсальных компонентов обычно невозможно, так как технические и функциональные возможности уже разработанных систем как правило не учитываются при декомпозиции («что получить, а не как») и могут не соответствовать поставленным требованиям.

Достоинства и недостатки методологии «сверху-вниз»:

1. (+) система в полной мере соответствует поставленным изначально требованиям;

2. (+) подход более эффективен с методологической точки зрения;

3. (-) сколько-нибудь законченная система может быть получена только в конце процесса разработки — затрудняется тестирование и оценка получаемого результата;

4. (-) разрабатываемая система нетолерантна к изменению требований в процессе разработки — в худшем случае при изменениях весь процесс разработки необходимо начинать заново.

3.1.2. Методология «снизу-вверх»

Методология «снизу-вверх» широко применяется в робототехнике, встраиваемых системах и сенсорных сетях. При использовании подхода «снизу-вверх» на начальном этапе разработки определяется набор базовых систем и технологий. С каждой новой итерацией разработки низкоуровневые компоненты связываются и объединяются в более сложные системы, которые начинают проявлять новые свойства, превосходящие свойства простой совокупности отдельных компонентов — проявляется свойство эмерджентности.

Основная проблема методологии «снизу-вверх» — возможное несоответствие разрабатываемого продукта требованиям. Но при этом требования к продукту неизбежно меняются, причём начинается этот процесс ещё во время разработки. С другой стороны, использование методологии снизу-вверх позволяет быстро получать прототипы системы, которые могут использоваться для постепенной верификации системы на соответствие требованиям, и, что более важно, для уточнения и обновления самих требований.

Достоинства и недостатки методологии «снизу-вверх»:

1. (+) возможна итеративная разработка с получением промежуточного результата, который можно использовать для тестирования, уточнения требований и особенностей реализации;

2. (+) активное использование стандартных компонентов позволяет снизить временные и финансовые издержки при разработке;

3. (+) высокая масштабируемость и гибкость системы: базовые элементы системы независимы, что позволяет заменять элементы и добавлять новые;

4. (-) возможные несоответствия функций подсистем высокоуровневым требованиям (недостаточная производительность вычислительных устройств, недостаточная точность сенсоров и т.д.), обнаружить которые возможно только на поздних этапах разработки при реализации взаимодействия высокоуровневых подсистем;

5. (-) при независимой разработке подсистем возможны ситуации, когда некоторые элементы, имеющие схожую функциональность, реализуются независимо и различными способами. При этом усложняется их обслуживание и увеличивается стоимость их разработки.

3.1.3. Методология «У-модель»

Методология «У-модель» [25] рассчитана на итерационную процедуру проектирования и используется преимущественно для разработки продуктов, функционал или требования к

которым меняются эволюционно от стадии к стадии - таковыми являются значительное количество гетерогенных инженерно-технических систем, находящихся в массовом производстве, ярким примером которых являются системы ИС БТС.

В данной методологии особое значение уделяется формализации требований и функционала для единичного цикла проектирования: фактически, она является предком значительного количества современных итеративных методологий проектирования программного обеспечения типа Agile - один виток «V-модели» соответствует одному спринту таких методологий. С другой стороны, существуют и их значительные отличия - так, в «V-модели» каждый блок проектирования выполняется последовательно четко соответствует своему временному интервалу с невозможностью «движения» по временной оси назад - возвращения к ранее проведенным процедурам; в Agile-же базовые процедуры проектирования в рамках одного спринта выполняются параллельно. Тем не менее, использование Agile-методологий, с точки зрения автора, более затрагивает именно ход проектирования инженерно-технических (в частности - программных) систем, а не их структурные особенности - поэтому более детально планируются к рассмотрению в дальнейших исследованиях.

Достоинства и недостатки методологии «V-модель»:

1. (+) Модель по своей природе хорошо подходит для проектирования сложных инженерно-технических систем, имеющих значительное количество итераций продукта (как в момент разработки, так и жизненного цикла).

2. (+) Текущая позиция на временной оси модели позволяет отслеживать текущую стадию проекта разработки, так как блоки разработки четко последовательны, а завершение каждой фазы является контрольной точкой.

3. (-) Модель в ее традиционном виде представляет собой методологию проектирования «сверху-вниз» на элементарном цикле продукта - со всеми ее недостатками, к которым добавляется жесткое структурирование последовательности действий и невозможность выполнения параллельных событий.

3.2. Особенности ИС БТС как сложных технических систем

Информационные системы, обеспечивающие автоматизированное управление транспортным средством — сложные гетерогенные системы управления автомобилем, которые, как показано было в разделе 2.1, могут быть как вспомогательными для водителя (например, круиз-контроль, автоматическая парковка и т.д.), так и полностью заменять его. Базовыми высокоуровневыми функциями таких систем, как и любых технических систем, являются восприятие окружающей обстановки, принятие решений (планирование) и управление исполнительными механизмами автомобиля. Так как системы беспилотного вождения в качестве

базы используют автомобили, к ним предъявляются повышенные требования по надёжности и безопасности работы. В связи с этим, помимо реализации трёх базовых функций, системы такого рода должны иметь возможность контролировать работу системы и обеспечивать отказоустойчивость (путём резервирования подсистем и аварийных режимов), фиксацию системных событий и возможность наблюдения и контроля со стороны человека.

Развитие БТС происходит на стыке автомобильной индустрии и робототехники, таким образом, целесообразно рассмотреть подходы к проектированию, принятые в этих сферах.

Автомобильную промышленность отличают высокие требования к безопасности, устойчивости работы и надёжности всех компонентов системы — такие свойства системы возможно получить при проектировании системы по методологиям 553 сверху-вниз, либо «V-модель». Тем не менее, в последние десятилетия в автомобилестроении наблюдается стремление к подходу снизу-вверх — активно развиваются модульные платформы, подразумевающие повторное использование базовых компонентов в различных моделях автомобилей. При этом сама платформа разрабатывается в соответствии со всеми требованиями к безопасности и после выпуска не меняется — изменение платформы потребует перестройки процессов производства и возможной потере совместимости с компонентами. Таким образом, процесс разработки в современной автомобильной промышленности строится в соответствии со всеми описанными выше методологиями — опытный образец базовой платформы, спроектированный в строгом соответствии с требованиями и актуальная для нескольких поколений автомобилей чаще всего строится по методологии сверху-вниз; на этапе сопровождения базовой жизненного цикла, либо внесения итеративных изменений используется методология «V-модель» [26], а при проектировании самой линейки автомобилей используется сформированная базовая платформа и набор дополнительных взаимозаменяемых компонентов в различных комбинациях и вариациях, что соответствует подходу снизу-вверх.

В современной автомобильной промышленности при разработке автомобиля используется множество готовых компонентов от сторонних производителей. При этом соблюдение стандартов в автомобильной промышленности (AUTOSAR, OSEK/VDX, FlexRay, CAN) абсолютно критично, т.к. данные стандарты ориентированы как раз на обеспечение совместной работы оборудования различных производителей, что решает одну из основных проблем подхода снизу-вверх — обеспечение корректного взаимодействия между подсистемами.

В БТС компоненты значительно сложнее и разнороднее, а значит и проблема стоит острее, чем для традиционных автомобильных (неинтеллектуальных) систем и узлов. В этой части БТС близки к робототехническим системам. Робототехнические системы представляют собой комплексы гетерогенных систем с совершенно разным функциональным назначением —

различные сенсоры, актуаторы, вычислительные модули. Процессы разработки в робототехнике тяготеют к методологии снизу-вверх: как правило, синтез систем производится из уже готовых компонентов, которые сами по себе достаточно сложны; полная разработка таких подсистем в соответствии с требованиями при применении подхода сверху-вниз радикально увеличивает продолжительность и стоимость разработки.

В качестве примера подобных гетерогенных подсистем можно привести подсистему восприятия беспилотного автомобиля, которая представляет собой совокупность разнородных сенсоров: лидаров, сонаров, радаров, камер, спутниковых и инерциальных систем навигации и т. д. На Рисунке 1.3 приведён пример простейшей структуры сенсорной подсистемы автомобиля, оснащённого комплектом ИС БТС.

Радар (160 м)

Боковые камеры заднего вида Основная передняя камера (150 м) Сонарный датчик

Широкоугольная передняя камера (60 м) Задняя камера (50 м)

Рисунок 1.3 — Пример структуры сенсорной подсистемы БТС

Большая часть компонентов сенсорной подсистемы предлагается сторонними производителями, которые как правило, специализируются на разработке и производстве какого-то конкретного типа сенсоров, обладают значительной экспертизой в предметной области и инвестируют в активное развитие этих технологий. Самостоятельная разработка систем такого рода непозволительно затратна даже для крупных автоконцернов, в связи с чем можно сделать вывод, что использование сторонних компонентов в ИС БТС неизбежно.

Получение требуемой функциональности при минимизации стоимости — одна из ключевых задач при проектировании ИС БТС. Активное развитие БТС и робототехнических

систем привело к значительному прогрессу в области как аппаратных компонентов, в частности, сенсоров, так и программных решений.

Разнообразие решений позволяет соблюсти баланс между стоимостью и функциональностью систем в широком диапазоне степеней автоматизации.

Постоянный прогресс в сфере компонентов также приводит к улучшению технических характеристик предлагаемых устройств. В связи с этим ИС БТС должны иметь возможность адаптироваться и масштабироваться для сохранения актуальности системы — при этом с обязательным обеспечением поддержки стандартных интерфейсов.

3.3. Аспекты процессов разработки и эволюции (жизненного цикла) ИС БТС как сложной

технической системы

Если рассмотреть ИС БТС как систему с фиксированным (монолитным) аппаратным ядром, модифицируемым программным ядром и атомарными периферийными компонентами, можно выделить два этапа развития системы — интенсивной разработки с реализацией/модификацией ядра и экстенсивной эволюции (с перестроением связей между компонентами и/или изменением состава периферийных компонентов). Для выбора оптимальной методологии разработки ИС БТС необходимо провести сравнение влияния рассмотренных методологий на различные аспекты как процесса разработки системы, так и процесса её эволюции [27], для этого выделим следующие критерии эволюционной способности системы:

1. Композиционный морфизм и адаптируемость - способность системы к структурным изменениям, включая изменение состава компонент и связей между ними.

2. масштабируемость и расширяемость — возможность вертикального масштабирования системы (увеличения производительности используемых компонентов) при увеличении нагрузки и возможность адаптации системы к изменившимся требованиям посредством добавления новых компонентов, не входивших ранее в состав системы.

3. общность системы, ее стабильность — заведомое соответствие системы не только поставленным требованиям, но и потенциально возможным, возможный ресурс сопротивления внешним изменениям при сохранении структуры системы;

4. стоимость и время разработки - показатель, определяющий возможность и целесообразность реализации системы при ограниченных ресурсах и времени на реализацию.

5. способность к эволюции - способность к итеративному, циклическому развитию и изменению системы, включая все аспекты ее существования.

3.3.1. Композиционный морфизм

Композиционный морфизм возможно рассматривать как расширение фактора адаптируемости системы — адаптируемость подразумевает возможность модификации системы под влиянием внешних факторов, тогда как композиционный морфизм характеризует структурную гибкость системы в целом.

Подход снизу-вверх по своей концепции позволяет получить систему, состоящую из набора ортогональных (независимых и непересекающихся по функциональности) компонентов, и функциональность системы определяется системой связей между компонентами. При этом выбор низкоуровневых ортогональных компонентов в методологии снизу-вверх производится на ранних этапах разработки, и решение задачи адаптации системы для соответствия требованиям производится в большинстве случаев посредством корректировки связей между ними. Следовательно, системы, разработанные в соответствии с подходом снизу-вверх, по определению полиморфны — при неизменности их состава (набора подсистем и компонентов) такие системы обладают большим многообразием внутренних структур (систем связей). Очевидно, что подобная внутренняя гибкость структуры системы повышает адаптационные и эволюционные возможности системы. Действительно, высокая способность системы к адаптации посредством модификации структуры связей реализуема при использовании модульной архитектуры, открытых (непроприетарных) стандартов и стандартных интерфейсов, что соответствует методологии снизу-вверх.

В соответствии с методологией сверху-вниз системы разрабатываются с ориентацией на требования и сценарии использования, и фиксированная система связей (единственная, наиболее оптимально соответствующая изначально заданному набору требований) является равноправным и неотъемлемым компонентом системы. Системы такого рода мономорфны — возможен только один способ объединения подсистем, причём зачастую связи описываются раньше формализации требований к функциональности подсистем при декомпозиции. Эволюция таких систем происходит при изменении требований, что приводит к проведению полного цикла проектирования заново — в результате формируется новая система, также имеющая монолитную структуру.

Для ИС БТС мономорфная структура слабо применима, т. к. активное развитие сферы требует постоянной эволюции разрабатываемых систем.

Методология «У-модель» позволяет использовать мономорфную структуру на базовой итерации проектирования, меняя требования и структуру системы от итерации к итерации. При этом необходимо заметить, что при ускорении итераций гибкость системы практически не

меняется: так как в рамках малой длительности процесса разработки могут быть внесены лишь незначительные структурные изменения.

3.3.2. Масштабируемость и расширяемость

Помимо эволюции с сохранением состава системы и редактированием системы связей, в процессе развития системы может возникнуть потребность в замене каких-либо периферийных компонентов (например, при выходе на рынок устройств с улучшенными характеристиками). Движущим фактором эволюции такого рода являются подсистемы и компоненты, а конкретнее — их развитие (независимое от ИС БТС, в которой они используются). Так как независимые подсистемы могут существовать только в рамках методологии снизу-вверх, то обеспечить масштабируемость ИС БТС возможно только с использованием этого подхода. Расширяемость в свою очередь представляет собой модификацию системы путём добавления новых компонентов, что подразумевает, аналогично масштабируемости - развитие системы, движимое компонентами, и может быть реализовано только с применением методологии снизу-вверх. В контексте ИС БТС такое развитие может быть вызвано, например, выходом на рынок нового типа сенсоров или новых программных решений.

Масштабирование и расширение системы в рамках подхода сверху-вниз выражается в формировании обновлённых требований к системе и полной переработке системы по полному циклу проектирования, что подразумевает глобальные изменения в системе, так как подсистемы в концепции методологии сверху-вниз не являются независимыми и тесно связаны с другими компонентами. Изменение характеристик отдельных подсистем, не контролируемое целеполаганием ко всей системе в целом, может оказать непредсказуемое влияние на внутрисистемные взаимодействия и функционирование системы.

«У-модель» является фактически идеальной методологией с точки зрения осуществления масштабирования и расширения системы, будучи ориентированной на незначительные эволюционные изменения.

3.3.3. Стабильность, устойчивость

Стабильность системы здесь корректно рассматривать с точки зрения необходимости внесения изменений. Требования к системам меняются, особенно это актуально для подсистем БТС. В условиях активного развития их программной и аппаратной базы, когда растущая функциональность потенциальных компонентов позволяет постоянно повышать требования к системе, системы, спроектированные по методологии сверху-вниз, обладает меньшим адаптационным ресурсом, а вносимые изменения более деструктивны для работающей системы.

В соответствии с подходом снизу-вверх системы разрабатываются с учётом необходимости корректировки реализации системы [28] с целью удовлетворения требований и

обладают достаточной гибкостью внутренней структуры для недеструктивной модификации, в том числе и в процессе эволюции системы. Таким образом, при использовании подхода снизу-вверх можно добиться более устойчивого функционирования системы в условиях изменяющихся требований, а подход сверху-вниз позволяет получить высокостабильную систему, но лишь при условии, что требования будут оставаться неизменными — в этом случае ни о какой эволюции системы говорить не приходится. В свою очередь, методология «У-модель» в своем составе имеет ряд инструментов, ориентированных именно на сохранение стабильности и устойчивости на единичной итерации, а также защищена от нестабильностей путем непосредственно использования итерационного подхода с получением стабильного результата в конце каждого цикла проектирования.

3.3.4. Стоимость и время разработки

В случае разработки достаточно сложных систем подход снизу-вверх обладает значительными преимуществами в части стоимости и времени разработки, так как позволяет (и даже подразумевает) использование сторонних и разработанных ранее компонентов. Как было показано ранее, разработка ИС БТС невозможна без использования сторонних компонентов в виду их высокой сложности, соответственно применение методологии сверху- вниз в ИС БТС с точки зрения стоимости и времени разработки нецелесообразно. При этом процесс разработки в методологии снизу-вверх итеративен, так как подразумевает поэтапную адаптацию получаемого результата для соответствия требованиям, тогда как подход снизу-вверх предполагает полное проектирование системы, а затем полную её реализацию оптимальным способом. Таким образом, если рассматривать стоимость разработки не с практической, а с методологической точки зрения, предпочтительнее использование методологии сверху-вниз.

Однако, вышесказанное правомерно только в случае оптимального течения процесса разработки. Отклонения неизбежны при проектировании системы по обеим рассматриваемым методологиям. В методологии снизу-вверх невозможность конечной реализации запланированной функциональности, как было показано, проявляется на поздних этапах разработки. Также нельзя исключать вероятность неточного/некорректного определения изначальных требований [16], что может быть обнаружено при тестировании на поздних этапах разработки или даже конечными пользователями при использовании уже готовой системы. В обоих случаях процесс переработки системы потребует значительных финансовых и временных затрат, сопоставимых с разработкой системы заново. При использовании методологии снизу-верх неизбежно несоответствие системы требованиям, но гибкость структуры системы и возможность частых итеративных уточнений позволяет адаптировать систему с минимальными издержками.

В случае с «У-моделью» стоимость и сроки часто бывают максимизированы - в связи с возможностью внесения лишь относительно малых изменений между циклами, а также существенным (и формализованным) обьемом каждого цикла, представляющим собой фактически законченную стадию проектирования типа «сверху-вниз».

3.3.5. Способность к циклическому развитию и процесс циклического развития

(эволюция, жизненный цикл)

По рассмотренным выше аспектам развития системы можно сделать обобщённые выводы по влиянию рассмотренных методологий сверху-вниз, снизу-вверх и V-модель на эволюционный потенциал разрабатываемой системы. Для процесса эволюции ИС БТС характерны постоянные, но незначительные по масштабам системы в целом обновления существующих подсистем и периодическое внедрение новых типов периферийных компонентов (как программных, так и аппаратных). В рамках по1хода снизу-вверх изменения такого рода смогут быть произведены с минимальными временными и финансовыми затратами при условии либо: 1) сохранения обратной совместимости интерфейсов заменяемых/обновляемых компонентов; либо 2) добавления компонентов в пределах заложенной коммуникационной и вычислительной избыточности монолитного ядра. В противном случае эволюция системы становится интенсивной и требуется обновление ядра. В случае же подхода сверху-вниз система по определению оптимальна и максимально соответствует поставленным требованиям, следовательно, в такой системе не заложена избыточность для масштабирования. Помимо этого, в таких системах эволюция может происходить только исходя из изменений требований, что приводит к необходимости перепроектирования системы. Сценарий покомпонентного развития функциональности БТС в рамках подхода сверху-вниз невозможен. В свою очередь, «У-модель» является фактически идеальной методологией с точки зрения, будучи ориентированной на эволюционные изменения в процессе разработки и генерации результатов в формате смены поколений изделия; но при этом не является ориентированной на значительные эволюционные скачки, т.к. не предусматривает изолированное рассмотрение проблемного (функционального) и структурного уровней проектирования, что предлагается далее автором.

3.4. Последствия выбора методологии проектирования

В Таблице 1.3 обобщены выводы по влиянию выбора методологии на процесс разработки и эволюции системы. Здесь символ «+» показывает, что методология полностью удовлетворяет приведённому аспекту, «-» — совершенно не удовлетворяет, «+/-» — в большей степени удовлетворяет, «-/+» — в некоторой степени удовлетворяет. Как видно из результатов,

существуют аспекты процесса развития системы, в которых наблюдается значительное преимущество только одной из методологий.

Таблица 1.3 — Последствия выбора методологии проектирования на процесс разработки и эволюции системы

- Сверху-вниз Снизу—вверх «У-модель»

Постановка задачи, определение требований + — +

Композиционный морфизм — + +/-

Масштабируемость, расширяемость — + +

Стабильность, устойчивость —/+ +/— +

Стоимость, время разработки —/+ +/- -

Способность к развитию (эволюции) — -/+ +/-

Как видим, все вышеперечисленные подходы проектирования обладают как существенными достоинствами, так и недостатками - при этом значительный синергетический эффект мог бы быть получен при построении композиционной методологии на их основе [29]. Действительно, при проектировании ИС БТС важно обеспечить точность целеполагания, значительную масштабируемость и модифицируемость системы в процессе её эволюции; при этом минимизировав стоимостные показатели и сроки реализации.

4. М-Уее - методология циклическо-эволюционного проектирования и сопровождения жизненного цикла сложных технических систем

На базе аппарата теории иерархических многоуровневых систем и т.н. расширенной V-образной (Уее) модели проектирования автором предлагается [30] комбинирующая рассмотренные выше методологии (в сочетании с авторскими концепциями) методология проектирования М-Уее.

Данная методология представляет собой У-образную схему циклическо-эволюционного проектирования (и сопровождения жизненного цикла) с использованием категорийно-понятийного аппарата многоуровневых иерархических структур типа страты-слои-эшелоны.

4.1. Категорийно-понятийный аппарат многоуровневых иерархических структур

ИС БТС по классическим определениям как системы могут быть представлены в виде сетевых структур - декомпозиции элементов, представленных во времени. Сетевые структуры систем в данному случае отображают порядок операций или действий в ИС БТС - с помощью сетевого графика описываются этапы, при проектировании ИС БТС отображается ее сетевая модель, при создании производственного плана - сетевой план. Сетевые модели могут быть представлены однонаправленными, обратными и циклическими связями между элементами системы. Такие связи описываются в виде пути или критического пути между элементами. При этом ИС БТС являются сложными системами, а, следовательно, к ним применима теория иерархических многоуровневых систем Месаровича. Это означает, что архитектура ИС БТС может быть представлена в виде страт, слоев и эшелонов [31].

При конструировании архитектуры ИС БТС одна из проблем состоит в том, чтобы найти компромисс между простотой описания, позволяющей составить и сохранять целостное представление об исследуемом или проектируемом объекте, и детализацией описания, позволяющей отразить многочисленные особенности конкретного объекта. Эта проблема решается стратифицированнием системы по Месаровичу, то есть заданием ИС БТС семейством моделей, каждая из которых описывает поведение системы с точки зрения соответствующего уровня абстрагирования - так называемой страты. Для каждой страты существуют характерные особенности, законы и принципы, с помощью которых описывают поведение системы на этом уровне.

Для уменьшения неопределенности ситуации определяется совокупность последовательно решаемых проблем. Выделяются уровни сложности принимаемого решения — слои. При этом выделение проблем осуществляется таким образом, чтобы решение вышележащей определяло бы ограничения при моделировании на нижележащем уровне, а,

следовательно, снижало бы неопределенность нижележащей проблемы, но без утраты замысла решения общей проблемы.

ИС БТС так же может быть представлена в виде многоэшелонной иерархической структуры. В данном случае ИС представляется в виде относительно независимых, взаимодействующих между собой подсистем. При этом некоторые подсистемы имеют права принятия решений, а иерархическое расположение подсистем, так называемая многоэшелонная структура, определяется тем, что некоторые из них находятся под влиянием или управляются вышестоящими. Основной отличительной особенностью многоэшелонной структуры является предоставление подсистемам всех уровней определенной свободы в выборе их собственных решений. Причем эти решения могут отличаться от тех, которые бы выбрал вышестоящий уровень. Предоставление свободы действий в принятии решений компонентам всех эшелонов иерархической структуры повышает эффективность ее функционирования. Подсистемам предоставляется определенная свобода в выборе целей, поэтому многоэшелонные структуры называют также многоцелевыми. В таких системах могут быть использованы разные способы принятия решений. При предоставлении подсистемам прав самостоятельности они могут формировать противоречащие друг другу цели и решения, что затрудняет управление, но является в то же время одним из условий повышения эффективности функционирования ИС БТС. Разрешение конфликтов достигается путем вмешательства вышестоящего эшелона. При этом управляющие воздействия, поступающие для разрешения этих противоречий со стороны вышестоящих уровней иерархии, могут быть разной силы.

4.2. ИС БТС в иерархиях страты-слои-эшелоны

Все рассматриваемые ИС БТС представляют собой сложные аппаратно-технические системы и представляются в виде двухуровневой стратифицированной иерархии (Рисунок 1.4).

Рисунок 1.4 — Стратифицированная иерархия ИС БТС

В следующих главах диссертации детализируется страта элементной базы (архитектура разрабатываемых ИС) и страта программного обеспечения (алгоритмов функционирования ИС БТС) [32]; страта функционального уровня де-факто полностью регламентируется рассмотренными ранее стандартами SAE International.

4.3. Предпосылки и отправные точки создания методологии M-Vee

Как ранее уже упоминалось, системы автоматизации БТС различаются по поколениям -от 0 до 5-го - и включают в себя как комплекс вспомогательных систем, увеличивающих безопасность и качество управления автомобилей водителем, так и в полной мере беспилотные транспортные средства. Непрерывное обновление бизнес-логики применения и технических норм приводит к необходимости регулярного переформулирования технических требований к системе - при этом данное переформулирование может производиться неоднократно в рамках 5 -7 лет - жизненного цикла одной ревизии аппаратной платформы.

Таким образом, при разработке ИС БТС в рамках жизненного цикла платформы непрерывно происходят следующие итерации проектирования:

1. Формирование и переопределение требований и бизнес-логики работы системы - с использованием методологий «сверху-вниз».

2. Построение обновленной архитектуры из атомарных компонент (атомарной периферии) при фиксированной (монолитной) платформе - аппаратном ядре. Построение системы из фиксированной номенклатуры атомарных компонент характерно для методологий снизу-вверх.

В настоящее время в литературе для проектирования (инжиниринга) ИС БТС в основном используется У-модель, представляющая собой законченную итерацию проектирования - от формализации требований до испытаний изделия. Модифицированная У-модель и ее элементы также используются [33] не только при разработке, но и при оценке и исследовании продукта.

Автором предлагается методология М-Уее - расширенная У-образная модель проектирования систем преобразованная путем использования категорийного аппарата иерархического представления многоуровневых систем по Месаровичу [34;35]. Указанная методология позволяет использовать категорийный и математический аппарат общей теории систем и теории онтологий в процессе инжиниринга ИС БТС в рамках одного жизненного цикла платформы, комбинируя при этом элементы подходов «снизу-вверх», «сверху-вниз» и «V-модель».

4.4. M-Vee и иерархическое представление ИС БТС

В соответствии с логикой V-модели, методологий проектирования «снизу-вверх», «сверху-вниз» и концепцией иерархического проектирования становится возможным создание следующей обобщенной модели ьго эволюционного цикла проектирования ИС БТС как сложных технических систем (Рисунок 1.5).

4.4.1 Формализация модели M-Vee

В соответствии с вышеизложенным, модель М-Уее имеет традиционную У-образную форму1 с детерминацией последовательности итераций разработки и горизонтальными взаимосвязями симметричных уровней обоих плеч.

Формирование 13 на 1-ю итерацию изделия

Определение иерархи: страг (аспектов существования изделия) - сутевой уровень пр оекп 1рова нпя

Определение иерархий слоев по различным стратам -проблемный уровень проектирования

Определение иерархий эшелонов по различным стратам и связанным с ними иерархиям слоев -структурный ^ уровень проектирования

Оценка различных аспектов"^ функционирования ьй итерации изделия, подготовка к формированию требований на

V._итерацию__..

( Формирование отдельных \

страт 1-й итерации изделия согласно созданным структурам структурного н проблемного уровня проектирования как отдельных сущностей, подразумевающих анализ при помощи аппарата ТАУ -теории автоматического тар явления (имеющих фиксированный набор входных п V выходных параметров) У

J

Реализация функционала связанных иерархий слоев из построенных иерархий эшелонов: путем формирования межкомпонентных связей и коалшшй компонент

Выбор существующих ^ компонент и разработка недостающих (в соответствии с существующими иерархиями эшелонов)_J

Формирование технического предложения (эскизного проекта) на изделие

Рисунок 1.5 — Циклическо-эволюционная методология проектирования М-Уее

1 Левое плечо - концепция; правое плечо - разработка.

4.4.2. Сравнение методологий М-Уее, «сверху-вниз», «снизу-вверх» и «У-модель» на

примере ИС БТС

С использованием предложенных иерархий построения, автором производится сравнение разработанной методологии М-Уее по определенным выше показателям (Таблица 1.4).

Таблица 1.4 — Последствия выбора методологии проектирования на процесс разработки и эволюции системы

- Сверху-вниз Снизу—вверх «У-модель» М-Уее

Постановка задачи, определение требований + — + +

Композиционный морфизм — + +/- +

Масштабируемость, расширяемость — + + +

Стабильность, устойчивость —/+ +/- + +

Стоимость, время разработки —/+ +/- - +

Способность к развитию (эволюции) — -/+ +/- +

В результате сравнения возможно сделать заключение о соответствии методологии М-Уее требованиям к синергетической методологии, обьединяющие достоинства методологий «сверху-вниз», «снизу-вверх» и «У-модель».

Нейтрализации унаследованного существенного недостатка от «У-модели»: значительного времени и стоимости разработки будут посвящены дальнейшие исследования автора в данной предметной области.

5. S.M.A.R.T.E.S.T. H-GQM: методология целеполагания, формирования задания на синтез и теоретико-множественного анализа ИС БТС

В процессе разработки и эволюции архитектуры ИС БТС требуется постоянное проведение процессов целеполагания (включая формирования задания на синтез - т.е. технического задания на систему), а также верификации и тестирования (операций теоретико-множественного анализа) как основных элементов V-образного цикла проектирования.

Автором далее представляется комбинированная методология S.M.A.R.T.E.S.T H-GQM [36], обеспечивающая комплексное решение задач целеполагания, формирования задания на синтез и теоретико-множественного анализа для сложных аппаратно-программных систем (к которым относятся ИС БТС).

5.1. Предпосылки создания H-GQM - расширенной методологии формирования задания на

синтез и теоретико-множественного анализа

5.1.1. Формализация представления ИС БТС

Все существующие и перспективные ИС БТС для массового автомобильного рынка имеют ту же специфику, что и любые другие сложные аппаратно-программные системы автомобильной техники. Указанная специфика заключается в аппаратной неизменности (монолитности) на протяжении одного или нескольких поколений (в горизонте 5-7 лет) центральной вертикально-интегрированной1 платформы, максимально широко используемой автопроизводителем. В случае БТС такого рода платформой является вычислительный контур - аппаратное ядро БТС.

Задачи расширения функционала и исправления ошибок решаются за счет первоначальной избыточности возможностей и производительности монолитного аппаратного ядра путем:

1. Модификации программного ядра - «прошивки» вычислительного блока БТС, фактически - системы принятия решений БТС. Данное программное ядро относится к т.н. программно-интенсивным системам с критическим уровнем надежности (software intensive safety critical systems) [37].

2. Широкой варьируемости характеристик и номенклатуры различных устройств и подсистем, представляющих собой горизонтально-интегрированную периферию2 БТС.

Требования по наличию быстрозаменяемых нескольких поставщиков на каждый тип устройства из периферии при работе с монолитным аппаратным ядром приводят также к:

1 Вертикальная интеграция - обьединение в единой сущности блоков и подсистем различных уровней абстракции (операционной деятельности).

2 Горизонтальная интеграция - обьединение в единой сущности блоков и подсистем одного уровня абстракции (операционной деятельности).

1. Необходимости максимальной унификации устройств с периферии БТС с точки зрения интерфейсов взаимодействия и подключения.

2. Функционированию каждого элемента из периферии БТС по атомарному принципу — в виде «черного ящика» — для обеспечения заданных характеристик с максимальным абстрагированием от внутреннего устройства и образа функционирования изделия.

5.1.2. Эволюционирующие ИС БТС и методология H-GQM

Для фиксированного состава периферии и монолитного аппаратного ядра - задачи внесения контролируемых изменений и дополнений в функционал различных ИС БТС могут быть проанализированы с помощью ООМ, как программно-интенсивная система с критическим уровнем надежности [38;39]. В то же время процессы эволюции требований к ИС БТС1 в рамках одной и той же монолитной аппаратной платформы приводят к необходимости экстенсивного развития периферии.

Сам процесс изменения контролируемых изменений и дополнений одновременно в функционал программного ядра ИС БТС и состав периферии и представляет собой процесс эволюции [40] ИС БТС между основными ревизиями основной вычислительной платформы -между сменами архитектуры и состава монолитного аппаратного ядра.

Таким образом, эволюционирующая ИС БТС (и БТС в целом) представляет собой совокупность фиксированного монолитного аппаратного ядра (вычислительной платформы); изменяемого программного ядра - программно-интенсивной системы с критическим уровнем надежности, и периферию с изменяемой номенклатурой и конфигурацией (в пределах определенных граничных условий) с атомарными блоками, подключаемыми по стандартным интерфейсам.

Оригинальная методология ООМ [41;42;43] представляет собой смешанную методологию оценки и сопровождения разработки программного обеспечения, использующую механизмы «сверху-вниз» с определением исходной цели исследуемого продукта и/или процесса как первоначального этапа проектирования и механизмы «снизу-вверх» для интерпретации анализируемой информации с точки зрения ранее определенного набора вопросов и метрик. Существует значительное количество модификаций и адаптаций методологии ООМ [44] для различных видов сложных - но только программных — систем, как уже упоминалось в предыдущем разделе. Также в литературе явно не рассматриваются вопросы применения

1 Например, в процессе формирования различной конфигурации опций автопилотирования или обновления семейств автомобильной техники.

методологии ООМ для анализа и сопровождения именно процессов эволюции сложных технических систем.

Предлагаемая автором методология И-ООМ представляет собой адаптированную методологию ООМ для использования в случае аппаратно-программных систем с изменяемым программным ядром, монолитным аппаратным ядром и атомарной периферией.

5.2. Гармонизация сущностей (предметов исследования) методологии H-GQM

5.2.1. Обоснование процедуры гармонизации

Как было указано ранее, рассматриваемые эволюционирующие ИС БТС представляют собой аппаратно-программную систему - совокупность модифицируемого программного ядра, монолитного аппаратного ядра (на котором выполняется программное ядро) и атомарной периферии.

Методология ООМ является применимой для систем, к классу которых принадлежит модифицируемое программное ядро ИС БТС - программно-интенсивным системам с критическим уровнем надежности. Для обеспечения правомерности применения методологии ООМ (т.е. формирования предлагаемой методологии И-ООМ) необходимо:

1. Провести гармонизацию1 сущностей монолитного аппаратного ядра и атомарной периферии с классом программно-интенсивных систем критического уровня надежности.

3. Определить ограничения изучения гармонизируемых систем с учетом проведенных процедур гармонизации.

5.2.2. Обобщенная процедура гармонизации

Программно-интенсивными называются программные системы, взаимодействующие с совокупностью других систем, устройств и системных операторов. В свою очередь, системами критического уровня надежности2 называются системы, результат работы которых может прямо или косвенно определять безопасность жизни и здоровья человека-оператора. Достаточно очевидным является вхождение ИС БТС в оба класса данных систем.

Задача гармонизации сущностей атомарной периферии и монолитного аппаратного ядра3 сводится к тому, чтобы они либо были также отнесены к классу программно-интенсивных систем критического уровня надежности, независимых от программного ядра - либо являлись частью

1 Показать включение данных сущностей в анализируемый класс систем.

2 В оригинале - safety-critical computer systems.

3 По отношению к модифицируемому программному ядру, уже могущему быть проанализированным по методологии GQM.

единой программно-интенсивной системы критического уровня надежности на равных правах с остальными.

Последствия первого способа обеспечения гармонизации - необходимость создания многокомпонентной (векторной) цели, последствия второго - возможность GQM-анализа гармонизируемых сущностей лишь на том уровне абстракции (страте представления), на котором было показано их вхождение в состав единой анализируемой системы. Гармонизация по второму принципу является более приемлемой, т.к. многокомпонентность цели противоречит принципу однозначности концепции S.M.A.R.T.

5.2.3. Гармонизация монолитного аппаратного ядра

Рассмотрим страту представления монолитного аппаратного ядра в виде вычислительной платформы, на которой запускается программный код модифицируемого программного ядра. В этом случае монолитное аппаратное ядро A является неотьемлемой частью программно-интенсивной системы критического уровня надежности - программного ядра S - т.к. данная система не существует сама по себе, независимо от вычислительной платформы. Проведенная гармонизация накладывает ограничения, связанные с необходимостью обязательного учета интегральной аппаратной специфики вычислительной платформы A - производительность платформы, перечень имеющихся интерфейсов, доступность средств программной отладки, перечень допустимых языков программирования, условия эксплуатации - и невозможностью учета ее аппаратно-неспецифичных аспектов (например, возможностей отдельных элементов аппаратного ядра).

5.2.4. Гармонизация атомарной периферии

Рассмотрим атомарную периферию в виде системы высокой степени аддитивности, состоящей из элементов - черных ящиков, обеспечивающих прием и передачу стандартизованных информационных потоков и имеющих векторные управляющие воздействия стандартизованного типа. Данная система высокой степени аддитивности является идентичной совокупности аппаратно-неспецифичных1 программных функций F, имеющих фиксированные типы выходных данных output, входных данных input и управляющих переменных х1...хп:

output = F(input, х1, х2,..., хп) (1.1)

Модифицируемое программное ядро, выполняемое на монолитной вычислительной платформе, может быть рассмотрено в эквивалентной страте - как совокупность программных функций FS. Таким образом, итоговая совокупность модифицируемого программного ядра, и атомарной периферии может быть представлена в виде программно-интенсивной системы

1 В связи с представлением отдельных блоков периферии в виде черных ящиков.

критического уровня надежности с расширенным набором функций - F+FS и имеющей аппаратную специфичность A. Дополнительные условия, накладываемые данной гармонизацией - необходимость рассмотрения чистого логического функционала периферии c общей аппаратной спецификой, определяемой сценариями применения аппаратного ядра1.

5.3. S.M.A.R.T.E.S.T. - расширенная концепция целеполагания S.M.A.R.T.-типа 5.3.1. Концепции целеполагания S.M.A.R.T.-типа и S.M.A.R.T.E.S.T. как их расширение

Принципиальной особенностью целей применительно к промышленным системам любого типа является требование по их однозначной и понятной интерпретации и легкой измеримости. В случае нарушения данного требования применение методологии для оценки и сопровождения развития реальных систем становится невозможным в связи с противоречивостью получаемых результатов. Для корректного формирования целей, удовлетворяющих данным требованиям автором предлагается расширение широко известной методики целеполагания S.M.A.R.T. и ее производных [45;46;47]:

— S. - Specific - Однозначность формулировки того, что должно быть достигнуто в процессе исследований.

— M. - Measurable - Может ли цель быть объективно и понятно измеренной.

— A. - Attainable - Может ли цель реально быть достигнута.

— R. - Reliable - Будет ли реально проводиться работа по достижению цели, целесообразно ли ее достижение.

— T. - Timely - приемлемо ли время, в которое может быть достигнута цель.

Расширение методики S.M.A.R.T.2 до S.M.A.R.T.E.S.T. обеспечивается за счет введения

ограничений, полученных в результате гармонизации сущностей и анализа в процессе эволюции:

— E. - Evolvable - система рассматривается в процессе эволюции.

— S. - Set of functions - программное обеспечение система рассматривается с функциональной точки зрения: как ансамбль программных функций F, имеющих фиксированные типы выходных данных output, входных данных input и управляющих переменных x1...xn:

output = F(input, xl,x2,..., xn) (1.2)

— T. - Tolerance limits - рассматриваемая система должна рассматриваться в пределах тех физических и эксплуатационных ограничений, которые являются общими для монолитного аппаратного ядра и атомарной периферии.

1 Т.е. в процессе H-GQM-анализа вследствие проведенного процесса гармонизации могут должны быть определены общие эксплуатационные и физические ограничения для аппаратного ядра и атомарной периферии.

2 А также S.M.A.R.T.E.R. - где добавляются E - Evaluate (процедура итеративной оценки) и R - Re-Do (процедура итеративной коррекции целей).

5.4. Фреймворк H-GQM для ИС БТС 5.4.1. Этап формирования целей в методологиях GQM-типа

Наиболее важным - т.н. концептуальным - этапом формирования планов и фреймворков планов GQM является этап формирования целей. Цели GQM формируются из:

— Объекта целеполагания (object) - то, что изучается методологией GQM - какой продукт или процесс.

— Назначения исследования (purpose) - для чего проводится GQM-анализ - для целей лучшего понимания свойств объекта, для его сравнения с аналогами, для определения его эффективности и пр.

— Акцента исследования (quality focus) - какое конкретно свойство (совокупность свойств) объекта должны рассматриваться - например цена, надежность и пр.

— Аспекта рассмотрения (viewpoint) - с чьей точки зрения должны быть получены ответы на вопросы исследования, кто интерпретирует результаты исследования.

— Контекста рассмотрения - окружающей среды для объекта целеполагания (environment) - в каких условиях рассматривается объект целеполагания и какие внешние факторы являются существенными для процесса исследований.

5.4.2. Использование S.M.A.R.T.E.S.T. в этапе целеполагания H-GQM.

В рамках построения комбинированной методологии S.M.A.R.T.E.S.T. H-GQM для решения задач целеполагания при построения эволюционирующих систем автором предлагается формирование элементов S.M.A.R.T.E.S.T. и H-GQM в векторной форме - когда элементы целеполагания двух методологий имеют а). Пересечения. б). Континуум элементов целеполагания состоит из обьединения имеющихся пересечений (Таблица 1.5).

Таблица 1.5 — Таблица взаимосвязей целеполагания S.M.A.R.T.E.S.T и H-GQM

Specific -> object, purpose, quality focus, environment. Object -> Specific, Measurable, Evolvable.

Measurable -> purpose, quality focus. Purpose -> Specific, Measurable, Evolvable, Set of

Attainable -> quality focus, viewpoint. Functions.

Reliable -> viewpoint.

Timely -> purpose, quality focus, viewpoint, environment. Quality focus -> Specific, Measurable, Attainable,

Evolvable -> purpose, quality focus, object, environment. Timely, Evolvable, Set of Functions.

Set of functions -> purpose. Viewpoint -> Attainable, Reliable.

Tolerance limits -> object, viewpoint, environment. Environment -> Specific, Timely, Evolvable,

Tolerance Limits.

Из представленной таблицы взаимосвязей, в частности, возможно сделать интересный (но подтверждаемый интуитивно) вывод о том, что для каждого из исследуемых параметров разрабатываемых эволюционирующих систем должна формироваться полноценная цель по методологии S.M.A.R.T.E.S.T. Вопросы исследования других свойств шаблона комплексной методологии S.M.A.R.T.E.S.T. H-GQM планируется автором в дальнейших исследованиях.

5.4.3. Масштабируемый шаблон целей H-GQM для ИС БТС

На базе сформулированной концепции БМАКТЕБТ. и специфики ИС БТС в Таблице 1.6 построен масштабируемый шаблон целей H-GQM с примерами основных целевых компонент, обьединение которого с методологией М-Уее представляется целесообразным и необходимым [48]:

Таблица 1.6 — Масштабируемый шаблон целей H-GQM для ИС БТС

S.M.A.R.T.E. S.T. Object Purpose Quality Focus Viewpoint Environment

Шаблоны целевых компонент БТС ИС БТС, удовлетворяю щие концепции H-GQM: подсистемы SLAM, V2X, Powertrain control, Autopilot, HMI и.т.д. Для сравнения в пределах эволюционного цикла (между ревизиями аппаратного ядра ИС БТС): 1. Стоимость 2. Надежности 3. Технологичности 4. Эффективности и.т.д. Что конкретно сравнивается в рамках purpose: 1. Если стоимость -то себестомость, добавляемая ценность, ориентировочная выручка за опции и.т.д. 2. Если эффективность - то вероятность принятия корректного решения, обьем множества альтернатив решения, задержка принятия решения и т.д. С чьей точки зрения: 1. Инженера-разработчика 2. Инженера-испытателя 3. Продавца 4. Покупателя 5. Оператора системы (водителя) и.т.д. В рамках чего рассматривае тся эволюция системы: Времени жизни платформы. Проекта по модернизаци и платформы Проекта по оптимизации производства Долгосрочно го плана продаж и.т.д.

S - Specific Объект исследований должен быть однозначно определен -функционалом. Структурой и спецификацией Предметом исследований должен быть компонент с полным описанием и присутствующие на рынке. Должен быть выбран единственный показатель. Не применяется. Должен быть однозначно определен контекст и граничные условия среды (контекста) рассмотрени я.

M -Measurable Система должна иметь возможность квантитативно й оценки. Каждая функция должжна иметь единицы измерений. Показатель должен быть измеримым. Не применяется. Не применяется.

Продолжение таблицы 1.6

S.M.A.R.T.E. S.T. Object Purpose Quality Focus Viewpoint Environment

A - Attainable Не применяется. Показатель должен реально использоваться и регулярно вычисляться. Показатель должен реально использоваться и регулярно вычисляться. Представители целевой аудитории должны участвовать в формировании плана H-GQM. Не применяется.

R - Reliable Не применяется. Не применяется. Показатель должен быть важным для рассматриваемой системы. Цель исследования должна быть актуальна для целевой аудитории. Цель исследовани я должна быть актуальна в рамках контекста рассмотрени я.

T - Timely Не применяется. Должны быть определены точные временные границы исследований и получения результатов. Время оценки показателя не должно превышать элементарного временного интервала принятия решения. Цели и задачи целевой аудитории (применительно к исследованию) должны оставаться в большей части постоянными. Временные границы эволюционн ого процесса должны соответствов ать дорожной карте контекста рассмотрени я.

E - Evolvable Аппаратное ядро системы (включая интерфейсы) должно быть неизменно, изменяться могут лишь программное ядро,состав и спецификации периферии Должен быть определен конкретный изменяемый эволюционно параметр, например: Стоимость компонент. Трудоемкость производства. Качество распознавания. Дальность связи. Точность навигации и т.д. Параметр должен быть конкретизирован, например: Стоимость компонент в партии от 1000 шт. Процент распознавания объектов в ночное время суток. Точность навигации в благоприятных климатических условиях и.т.д. Не применяется. Окружающая среда должна рассматриват ься в динамическо й перспективе (изменение цен на топливо, ужесточение требований к выбросам, изменение спроса и пр.)

S - Set of functions Не применяется. Функционал системы должен быть описан в виде списка функций (например -ACC, ABS, CDW и т.д.) Не применяется. Не применяется. Не применяется.

Продолжение таблицы 1.6

S.M.A.R.T.E. S.T. Object Purpose Quality Focus Viewpoint Environment

Определяют диапазон

T - Tolerance limits Должны быть определены сценарии эксплуатации исследуемой системы (легковые автомобили, грузовая техника, Не применяется. Должны быть определены интервальные границы исследуемого параметра (температура от -30 до 55 гр. С; наработка на отказ 10000 Не применяется. условий окружающей среды, в рамках которых рассматривае тся достигаемая цель (от стоимостног о диапазона машины до

карьерная техника и т.д.) моточасов и пр.)

интервала нормы выбросов).

5.4.4. Рекомендации к формированию метрик и вопросов H-GQM

Для формирования ансаблей вопросов после формирования цели H-GQM авторами предлагается использование двух способов, рассмотренных ранее в литературе:

1. Использование т.н. листа абстракций GQM [49;50], позволяющего сформировать вопросы путем опроса экспертов и целевой группы пользователей, определяемой аспектом рассмотрения.

2. Использование диаграммы онтологий [51] анализируемой проблемы - POD1, обеспечивающей формирование полного множества вопросов по полностью сформированной цели GQM.

Выбор метрик [52;53;54] по сформированным вопросам определяется из существующих обзоров и каталогов в соответствии с экспертными оценками эффективности их сбора и репрезентативности; предложения по набору данных метрик планируются к вынесению на обсуждение отраслевых комиссий и НТС профильных предприятий промышленности.

1 POD - Problem Ontology Diagram.

Заключение главы 1

Представленная глава посвящена обзору существующих решений, а также структуры ИС (инфокоммуникационных систем) БТС; существующим наработкам и проблемам при их проектировании, и в итоге - созданию комплекса методологий их проектирования, верификации и тестирования на базе существующих подходов построения программных систем критического уровня надежности; методик целеполагания и иерархий построения сложных систем и существующих общетехнических методик проектирования.

В первом разделе главы проводится обзор современных БТС по основным категориям в соответствии с Европейской Конвенцией о дорожном движении. Определяются категории С и Е как ключевые для дальнейших исследований. Формализуются сценарии эксплуатации и основные режимы управления современных и перспективных БТС. Проводится классификация современных известных БТС по сценариям эксплуатации.

Во разделе 2 главы приводится классификация инфокоммуникационных систем и структура их взаимодействия в рамках единого БТС.

В разделе 3 далее рассматриваются вопросы сравнения базовых типов методологий проектирования инженерных систем «сверху-вниз», «снизу-вверх» и «У-модель» применительно к разработке ИС БТС. На основе проведенного сравнения делается вывод о необходимости создания комбинированной методологии проектирования применительно к современным БТС.

В четвертом разделе главы формализуется комбинированная итеративная методология проектирования М-Уее, основанная на расширенной У (Уее) модели проектирования, традиционно использующейся для проектирования автомобильных систем. М-Уее обеспечивает сочетание У-модели с использованием категорийно-понятийного аппарата многоуровневых иерархических структур типа страты-слои-эшелоны. Преимущества М-Уее заключаются в возможности использования существующего аппарата анализа и синтеза многоуровневых иерархических структур, в частности - схем оценки, верификации и оптимизации. Осуществляется сравнение М-Уее с методологиями «сверху-вниз», «снизу-вверх» и «У-модель» с выводом о предпочтительности для итеративно-эволюционной разработки ИС БТС.

В заключительном разделе главы синтезируется расширенная комбинированная методология целеполагания и верификации БМАКТЕБТ. И-ООМ для сложных аппаратно-программных систем многоуровневого иерархического типа, рассмотренных ранее. Дается полный масштабируемый шаблон целей И-ООМ БМАКТЕБТ., позволяющий осуществить корректное целеполагание, а также дальнейшую верификацию и тестирование М-Уее-типа для ИС БТС в унифицированном виде, соответствующем современному уровню развитию аппаратно-технических решений.

Глава 2. Системы формирования навигационно-временного поля, реконструкции окружающей обстановки и внешних акторов

1. Системы формирования навигационно-временного поля БТС

1.1. Типы систем формирования навигационно-временного поля для БТС

Ключевым моментом при управлении беспилотным транспортным средством, является определение в реальном времени его траекторно-навигационных параметров (координат, времени, пространственной ориентации, линейных и угловых скоростей, линейных и угловых ускорений) и текущих временных оценок (относительных временных интервалов и абсолютного системного времени).

Надежное выполнение таких задач, как своевременное исполнение команд, движение по заданному маршруту, перестроение и различные режимы маневрирования, накладывает существенные ограничения на прецизионность навигационно-временной подсистемы беспилотного ТС.

Принимая во внимание габариты ТС (согласно выбранному классу БТС, рассматриваются грузовые ТС с шириной колесной базы не менее 2,5 м и длиной не менее 8 м), типовую ширину полосы движения (3 м), а также учитывая кинематику движения ТС, становится возможным сформулировать соответствующие требования к точности выработки навигационно-временных параметров в задачах управления беспилотными транспортными средствами (колоннами беспилотных транспортных средств), приведенные в Таблице 2.1.

Таблица 2.1 — Требования к точности навигационно-временных параметров БТС

Погрешность определения координат, СКО, м: - план (горизонталь) - высота (вертикаль) 0,2 0,3-0,5

Погрешность определения составляющих вектора скорости, СКО, м/с: - план (горизонталь) - высота (вертикаль) 0,02 0,04

Погрешность определения составляющих вектора линейных ускорений, СКО, м/с2: - план (горизонталь) - высота (вертикаль) 0, 1 0,3

Погрешность определения составляющих векторов угловой скорости по всем углам Эйлера, СКО, град./с: 1

Погрешность определения угловой ориентации СКО, град.: 0,5

Абсолютная погрешность определения времени 10 мс

Относительная погрешность определения времени1 1 мс

1 Например, при исполнения последовательности команд.

Приведенные требования определяют необходимость комплексного применения самых передовых технологий формирования навигационно-временного поля, основанных на различных физических принципах, поскольку требования к точности навигации должны выполняться вне зависимости от того, движется ли транспортное средство по открытой местности, в условиях городской застройки, или в закрытом помещении.

Современные БТС используют значительное количество различных подходов в получении собственных координат, точного времени и взаимной ориентации по отношению к различным объектам интереса. Существующие системы формирования навигационно-временного поля возможно разделить по типам, описанным в параграфах ниже.

1.1.1. Системы спутниковой навигации

Существующие системы спутниковой навигации (далее ГНСС - глобальные навигационные спутниковые системы) представляют собой беззапросные1 терминалы доступа к широковещательным спутниковым посылкам, содержащим т.н. эфемеридно-временные данные2. По эфемеридно-временной информации становится возможным определение текущего точного системного времени (транслируемого спутником) и удаление от терминала до спутника в данный момент времени.

Итоговая координата приемника определяется как геометрическое место точек пересечения сфер, центры которых находятся в наблюдаемых координатах спутников, а радиусы равны измеренному расстоянию от приемника. Упрощенная методика определения местоположения абонентского терминала продемонстрирована на рисунке 2.1.

Принцип спутниковой навигации

Рисунок 2.1 — Методика определения местоположения абонентского терминала

1 За исключением китайских Beidou 1, 2 и 3 (COMPASS), совмещающих в себе черты одновременно спутниковых навигационных систем и телематических мониторинговых платформ.

2 Данные для расчета орбиты космического аппарата и данные бортовых часов.

Точность1 определения местоположения ГНСС без дополнительных ассистирующих комплексов (т.н. систем дифференциальных поправок) составляет2 от 1 метра в движении по предсказуемой траектории до 5-10 метров в стационарном состоянии, что строго недостаточно для использования в БТС (см. таблицу выше). Для формирования более точных навигационных оценок используются т.н. системы дифференциальных поправок, описанные в разделе ниже.

1.1.2. Системы дифференциальных поправок к спутниковой навигации

Для повышения точности навигационного решения ГНСС используются дополнительные источники навигационной аппаратуры в космическом пространстве, либо на земной поверхности. Методы дифференциальной коррекции обычно обеспечивают поправками ограниченную территорию земной поверхности; при этом для использования данных дифференциальной коррекции используются традиционные каналы связи: в случае с БТС, данные принимаются телекоммуникационной подсистемой, рассматриваемой более детально в следующей главе.

Способы работы систем дифференциальных поправок крайне разнообразны - начиная от использования многочастотных сигналов для компенсации тропосферных и ионосферных помех и заканчивая создания систем дублирующих «псевдоспутниковых» группировок - псевдолитов, находящихся непосредственно в интересующей локации.

В общем и целом, существующие системы дифференциальных поправок дают дециметровые точности определения местоположения (при устойчивой работе инфраструктуры дифференциальных поправок и низкой латентности принимающей телекоммуникационной системы), что является минимально допустимым для эксплуатации БТС.

1.1.3. Системы локально-маячковой навигации

Системы локально-маячковой навигации3 работают на том же принципе локализации центроида (геометрического места точек) навигационного терминала путем фиксации расстояний до опорных точек навигационной сети, местоположение которых известно.

В отличие от систем спутниковой навигации, системы RTLS чаще всего реализуются на базе запрос-ответных принципов и реализуются на базе приемо-передающей аппаратуры широкополосных телекоммуникационных систем индустриального назначения - таких, как специализированные вариации WiFi, ZigBee, 6loWPAN, long-range RFID и другие стандарты.

1 Здесь и далее - на уровне одного СКО (68,2%). На уровне двух СКО (95,4%) и трех СКО (99,6) разброс становится существенно выше.

2 Сильно различается для различных систем спутниковой навигации, местоположения абонента, характеристик приемника, условий наблюдения и пр.

3 В англоязычной литературе более принят термин RTLS - Real-Time Location Systems: системы определения местоположения реального времени.

Точность RTLS-систем находится на уровне 50-150 см. и является в целом недостаточной для устойчивого функционирования навигационного контура БТС в условиях недоступности других типов навигационных оценок.

Системы локально-маячковой навигации часто сопрягаются с системами видеонаблюдения, и применяются в основном для решения задач складской логистики и могут использоваться на БТС для повышения качества навигационного решения в закрытых помещениях и сброса накопившейся навигационной ошибки систем автономной навигации (см. Рисунок 2.2).

Магистраль передачи данных

Рисунок 2.2 — Пример схемы работы системы RTLS на базе элементной базы компании

Nanoloc

Необходимо отметить, что коллективом под руководством автора в 2010-2013 г. была разработана универсальная1 ЯТЬБ-система высокой точности (до 0,5 м на уровне 1 СКО) для предприятий и индустриальных объектов «Лабиринт», протестированная в различных условиях - от торговых центров г. Казани, до Жигулевской ГЭС.

1.1.4. Системы автономной (инерциальной и инерциально-одометрической) навигации

Системы автономной навигации - исходя из своего названия, обеспечивают получение относительных навигационных оценок (в т.ч. траекторных оценок - с оценочными данными по первым и вторым производным траекторий - скоростям и ускорениям), с последующей топопривязкой данных оценок к используемой системе координат и известным начальным вектором движения. Основными типами используемых систем автономной навигации являются системы инерциального и инерциально-одометрического типа, использующие:

— Акселерометры - датчики контроля ускорений в трех ортогональных плоскостях.

1 С точки зрения элементной базы и используемых статистик расстояния.

— Гироскопы - датчики контроля угловых скоростей в трех ортогональных плоскостях.

— Магнитометры - датчики указания на ближайшую магнитную аномалию1 в трех ортогональных плоскостях.

— Альтиметры - датчики определения абсолютного атмосферного давления (высоты над уровнем моря) и относительного изменения атмосферного давления (относительного изменения высоты). Данные типы датчиков являются информативными (обладающими точностью по высоте до 1 метра) лишь при использовании референсного альтиметрического датчика непосредственно в центре управления - что ограничивает использование данных сенсоров только локальными площадками и малораспространенными на современных БТС.

— Одометр - датчик пройденного расстояния транспортным средством (чаще всего -путем измерения количества оборотов колеса) [55;56;57;58].

В современных БТС прежде всего используются т.н. МЭМС-2типы указанных сенсоров, зачастую собранные в бесплатформенные ИНС3 - по сути инерциальные навигационные терминалы [56;59]. При использовании эффективных алгоритмов оценок ошибок данных типов датчиков и современных алгоритмов комплексирования их показаний в систему траекторных уравнений могут быть достигнуты высочайшие точностные показатели: с миллиметровой инструментальной точностью и относительной точностью в пределах 1-1,5% от пройденной траектории от последней точки синхронизации с сторонней системой навигации (Рисунок 2.3).

Характеристики ошибок ИНС

ограничения

Рисунок 2.3 — Обобщенная схема формирования траекторной оценки инерциально-

одометрической навигационной системы

Указанные точностные показатели позволяют использовать инерциально-одометрические системы навигации как инструмент уточнения текущей траектории между навигационными

1 В идеальном случае - на магнитный полюс Земли.

2 МЭМС - микроэлектромеханические датчики.

3 ИНС - инерциальные навигационные системы. Делятся на платформенные - стабилизированные в инерциальном пространстве, и бесплатформенные (БИНС, чаще всего используемые в БТС) - жестко связанные с корпусом прибора.

оценками спутниковой навигации, а также в полностью автономном режиме - при общей длине траектории в несколько сотен метров и длительностью автономного позиционирования (в движении) - до 15-30 минут.

1.1.5. Системы визуальной (экстремально-корреляционной) навигации

Системы визуальной (экстремально-корреляционной) навигации представляют собой навигационные комплексы, обеспечивающие «узнавание» окружающей обстановки - прежде всего, с использованием численных и вероятностных методов: обеспечивающих поиск экстремума целевой «функции узнавания»1, либо обеспечения максимального совпадения - с использованием корреляционно-статистических методик; что и дало название самому методу навигации.

Системы визуальной навигации в использовании на БТС практически не используются в чистом виде для формирования навигационно-траекторных оценок - представляя собой более сложные комплексы 8ЬЛМ2+БЛТМ03, более подробно рассматриваемые в профильном разделе данной главы далее.

1.1.6. Системы точного времени

Системы точного времени, используемые как на современных БТС, так и на других инженерно-технических платформах возможно разделить на следующие классы:

— Спутниковые системы точного времени.

— Радиоволновые коротко и длинно-волновые системы точного времени4.

— Системы сетевой временной синхронизации (с передачей временной метки в составе информационного кадра).

— Системы автономного точного времени (на базе генераторов частоты).

— Системы визуально-астрономического определения времени.

Все указанные типы систем точного времени (разве что, кроме визуальных) имеют компактные варианты реализации и точностные характеристики, заведомо удовлетворяющие требованиям БТС. Наиболее часто используется сигнал точного времени ГНСС5, сохраняемый длительное время6 даже в условиях недоступности сигналов спутниковой навигации.

1 Например, обнаружения характерного объекта.

2 SLAM - Simultaneous Location and Mapping - система одновременной локализации и картографирования (реконструкции окружающей обстановки).

3 DATMO - Detection and Tracking of Moving Obstacles - система детектирования и отслеживания подвижных объектов (акторов дорожной сцены).

4 С получением данных по Российская ГСВЧ РФ; Европейская DCF77; американская WWVB и др.