734_AUTOSAR_TR_TimingAnalysis20_负载率的确认

左手的ㄟ右手 2022-09-07 05:00 91阅读 0赞

全部学习汇总： [https://github.com/GreyZhang/hack\_autosar][https_github.com_GreyZhang_hack_autosar]

继续分析《AUTOSAR\_TR\_TimingAnalysis》。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2dyZXlfY3Nkbg_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2dyZXlfY3Nkbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

确定负载的具体方法

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2dyZXlfY3Nkbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

应用限制

目前，对于事件触发帧的自发发生没有既定的处理方法。因此，必须应用自发发生的统一模型或激活模式，以便在不同配置之间实现可比较的结果。

忽略了对填充位计算的一般处理。因此，应考虑关于填充位数量的不同假设，即填充位的最小、平均和最大数量。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2dyZXlfY3Nkbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2dyZXlfY3Nkbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

实现

分析

CAN 总线总线负载的分析推导方法是基于数学公式。 这些公式可以在支持输入参数导入、负载值计算和结果导出的工具中实现。

该方法必须能够计算乐观（最佳情况）、平均和悲观（最坏情况）总线负载值。为此，应实现关于填充比特数的不同假设，即最小数（对于乐观方法）、平均数和最大数（对于悲观方法）。此外，应支持不同模型的事件触发帧激活模式。 通过分析推导负载时考虑了具有周期的循环事件和具有事件模型的自发事件。例如，自发事件可以用它们的去抖动时间作为“周期”或用它们的最大发生率来建模。根据悲观或乐观的方法，计算可以用周期的下限或为后一个指定的周期来估计上限。

计算总线负载的公式包括悲观/乐观方法，具体取决于分析的填充位的估计（请参阅下面的填充位公式，对于具有 29 位标识符的 CAN 帧存在偏差）。CAN 参数在 6.7 中给出。

而payload length (in Byte)是CAN帧数据部分的长度，tbit是传输一位的时间，tcycle是指定的周期。

种方法估计在无限长的时间窗口（twindow 是无穷大，当前时间点 t 没有任何作用）期间，总线上的周期性消息产生的总线负载。由于所有可能的填充位的结论，帧的时间最大化。事件触发的帧被忽略。

于 CAN，应实现对填充位的不同假设（最小、平均、最大）。根据实施的方法，计算应包括最小（乐观方法）、平均或最大（悲观方法）填充比特数。对于每一帧，应使用以下最大填充位时间的计算公式。填充位时间的平均数可以通过除以 2 得出。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2dyZXlfY3Nkbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

每一帧都用其单独的激活模式（周期性、事件触发或混合激活）进行模拟。此外，即使对于事件触发帧，也应支持其激活模式的不同模型。不同的有效载荷可能导致不同数量的填充位，在计算帧时间时必须考虑这些填充位。在模拟中，所有帧都尝试在其触发时间点访问网络，但只有具有最高优先级（最低 ID）的帧才能访问总线。 关于时间平均间隔 twindow，总线负载作为发送所有帧的时间与该间隔的比率可以参考上面的公示，其中tframe是每一个独立的消息帧的时间。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2dyZXlfY3Nkbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]

测量

根据测量计算 CAN 总线负载的公式等于仿真公式，由上面的公式给出。

tframe 依然是独帧的时间。结果在很大程度上取决于平均（测量）间隔 tW indow。 在短时间内负载的石灰可以达到100%。 重要的是包括用于正确计算帧时间和负载的填充位开销。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2dyZXlfY3Nkbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 7][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2dyZXlfY3Nkbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

该方法应在以下过程步骤中应用：

• 软件实现/数据定义和通信网络配置的验证

• 进一步开发的需求分析

• 开发阶段的资源优化

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2dyZXlfY3Nkbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 8][]

该方法需要以下参数：

• 软件的实现、可分析的可执行文件（例如 elf 文件）、用于刺激的输入向量等等。

<Scheduables>（例如任务/帧/PDU）及其总时间（传输时间、执行时间）、它们的激活模式（例如周期性/循环、零星）和其他参数（例如CAN 通信中的填充位）。

•  <resource> 上的调度/优先级规则（例如抢占式、非抢占式、混合抢占式）。

• 所考虑的 <resource> 的传输/执行速度（例如 CAN 总线、处理器速度）。

• <schedulables> 的自发发生模型（例如 事件触发帧）/自发事件发生的近似值。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2dyZXlfY3Nkbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 9][]

实施

<资源>（即网络或ECU）上推导<schedulables>延迟的方法的实施取决于所考虑的方法，即分析、模拟或测量。实现细节可以在相应的具体方法中找到。

小结：这部分主要讲解了具体的负载率的分析方法，包括实际的测试以及模拟分析手段。在实际的工程实践中的指点是非常细致的了，至少从我现在接触到的一些信息来看，这部分的讲解已经属于较为细致的部分了。工作中，我们接触到的可能更多的是接上一个测试设备直接看一下负载的情况，这说明这部分的分析处理其实是工具设计方已经考虑了。

[https_github.com_GreyZhang_hack_autosar]: https://github.com/GreyZhang/hack_autosar
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2dyZXlfY3Nkbg_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220829/14f485c3364545cbb590b179add066ec.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2dyZXlfY3Nkbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220829/d2c37cb178ea4da0ac767b48a794e36e.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2dyZXlfY3Nkbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20220829/a764612ec6d34f4b893b7de03983ff3b.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2dyZXlfY3Nkbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20220829/39bdeb777aaf48128f5d4a7e0f6b5544.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2dyZXlfY3Nkbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20220829/1d0a486c24504f41a59929eed019c12b.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2dyZXlfY3Nkbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20220829/347a5c55fbd24b909a364d54c531e0e7.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2dyZXlfY3Nkbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20220829/b027d9c67f644b7480683e32b1273df7.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2dyZXlfY3Nkbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: /images/20220829/37657d63fb3043959ff7afbcf6901213.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2dyZXlfY3Nkbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]: /images/20220829/5d675d87796542feb6c0f73faa196b11.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2dyZXlfY3Nkbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]: /images/20220829/344c6731877c4079a3111d2245ee666d.png