如何确保新一代车载网络的一致性和性能

2019-11-19来源: EEWORLD关键字:以太网  传感器  控制器  测试挑战

对比汽车的过去、现在、将来,有一个明显的趋势:汽车已经成为带轮子的数据中心。在每辆汽车内部,来自安全系统、车载传感器、导航系统等的数据流量,以及对这些数据的依赖程度,都在不断迅速增长。

 

这在速度、容量、可靠性方面给车载网络(IVNs)带来了重大影响,其中的影响之一是,在高速低时延应用中,比如控制区域网(CAN)、FlexRay、本地互连网(LIN)、面向媒体的系统传输(MOST)和单边半波传输(SENT)之类的总线缺少所需的带宽。结果,这些传统标准正逐渐被信息技术(IT)领域的先前已验证的技术所取代。

 

当前的主要实例是汽车以太网,它覆盖了电气和电子工程师(IEEE)开发的四项标准。目前,汽车以太网将与涵盖各种系统和子系统的多种总线共存。因此,我们需要不同的测试方法,来完成汽车和 IVN 的设计、验证、调试、排障、维护和保养。

 

发展趋势:更多需求来自数据、以太网、标准化和生命周期。

 

今天的汽车有超过八十个电子控制单元(ECUs),CAN、LIN、FlexRay、MOST 和 SENT 一直承载着这些 ECU 和各种机载系统之间的信息,比如发动机、传动系统、传输、刹车、车身、悬架、信息娱乐系统等(图 1)。此外,蜂窝和非蜂窝无线技术正把外部数据流传送到信息娱乐系统、导航系统和交通信息系统。

 

图 1:在汽车系统中,不同的总线和数据速率提供了必要的通信功能。

 

处理更多的数据


在未来几年中,我们预计每辆汽车中都会看到超过 100 个 ECU,联网的车内网络每天会承载几 TB 数据。我们预计汽车将继续采用 CAN、CAN-FD、LIN、FlexRay、SENT 和 MOST;但是,当前顶端数据是 FlexRay 的 10 Mbps 及 MOST 的 150 Mbps。当然,想“走得更快”总是说易行难,业界普遍采用 CAN 总线要求进行大规模重新设计,才能提供必要的速度、安全性和向下兼容能力。

 

随着传感器的数量越来越多,灵敏度越来越高,它们会产生庞大的数据。可以想象,10~20 个摄像头,提供 360 度全景视图,所有摄像头都发送 1080p (现在)或 4K (将来)高清数据流,像素深度从 16 位提高到 20 位甚至 24 位。这些数字正在迅速叠加在一起:一个支持 24 位像素深度的 4K 摄像头以每秒 10-30 帧的速率,生成每帧 199 Mb 的数据。尽管 1 Gbps 速率现在可能足够了,但很快就需要 10 Gbps (图 2)。

 

图 2:数量越来越多的传感器和 ECU 之间需要更快的数据速率和更宽的带宽。

 

目前,IVNs 采用预处理硬件,在传感器上执行数据精简(即压缩)。遗憾的是,这会引入时延,影响响应时间,同时还会降低图像质量,从而限制可用的检测距离。一个新兴解决方案是以 2 - 8 Gbps 速率把原始数据传送到集中式片上系统(SoCs)或通用处理单元(GPUs),SoC 或 GPU 可以对输入的实时数据进行压缩。IVNs 正从扁平结构转向域控制器结构,在域控制器结构中,传感器会把原始数据传送到中央处理单元。

 

所需的通信流量正在不断扩大,并随着汽车到基础设施(V2I)、汽车到汽车(V2V)和汽车到万物(V2X)技术不断演进。所有这些都将在汽车操作和人机交互中发挥重要作用。

 

转向汽车以太网


在汽车应用中,优化数据利用率要求更快的吞吐量、更低的时延、更高的可靠性及更高的服务质量(QoS),以保证汽车的安全可靠运行。随着速度达到 10 Gbps,汽车以太网将在承载高速数据通信方面发挥越来越大的作用,包括:IEEE 802.3cg, 10BASE-T1, 10 Mbps;IEEE 802.3bw, 100BASE-T1, 100 Mbps;IEEE 802.3bp, 1000BASE-T1, 1 Gbps;以及 IEEE 802.3ch, 10GBASE-T1, 2.5/5/10 Gbps。

 

考虑到可用的数据速率及对这些性能的需求不断增长,另外需要降低线缆重量,许多业界观察人员在预测汽车以太网的发展及联网的车载节点数量时均非常乐观。

 

标准化:获得全新商业优势


在整个汽车行业发展史上,长期以来有一种既定的作法没有改变,那就是标准化。这种作法仍将适用,因为标准化提供了许多重要优势,比如加剧了各厂商之间的竞争,降低了元器件成本,保证了互操作能力。

 

总线拓扑和数据速率对比


在考虑不同的总线时,每种总线对应的最大数据速率及其支持的网络拓扑类型,图 3 汇总了部分数据。汽车以太网还增加了“交换式织物”功能,以在局域网(LANs)中实现有效的性能。它结合使用硬件和软件,使用多台以太网交换机,控制网络节点中的业务。织物网络识别其所有路径、节点、要求和资源。在这种架构内,可用的地址空间为 224 个,可以连接最多 1600 万个节点或设备。

 

在新一代 IVN 领域,标准化实例包括汽车以太网、MIPI A-PHY 和 HDBaseT 汽车。通过采用 IT 领域经过验证的技术,汽车行业将获得明显的全新商业优势,因为未来的汽车正变成带轮子的数据中心。

 

图 3:主要汽车总线特别适合特定距离的任务,但其通用性也因此弱于基于以太网的网络。

 

生命周期:从开发到保养


随着汽车的自主度越来越高,系统故障导致的后果也变得越来越严重。为帮助保证这些系统安全可靠地运行,车载网络测试在整个汽车生命周期中的重要性在不断上升(图 4)。因此,审慎地选择系统设计工具和 IVN 测试解决方案,满足汽车生命周期所有不同阶段的需求,将给一级供应商、汽车 OEM 及汽车最终用户带来深入的优势。

 

图 4:车载网络测试在整个汽车生命周期中的重要性在不断上升。

 

多维挑战:并排测试多条总线


今天,汽车正采用各种同时运行的通信总线。因此,系统优化和调试变得非常困难,耗时也很长。并行使用所有这些技术,而且是在车辆有限的空间内,会导致电磁干扰(EMI)、信号质量差,并可能会导致关键系统故障。

 

测试车载网络要求在整个车辆中进行可靠性校验,包括互操作能力、抗干扰能力、串扰和干扰源。检验运行功能和通信可靠性将涵盖汽车内部每一个 ECU 管理的连接总线的系统(图 5)。随着汽车的数据密集度越来越高,测试对保证生命周期所有阶段的安全可靠运行变得至关重要,包括开发、验证、生产、维护和保养。

 

图 5:采用以太网作为各个系统通信的中央枢纽,目前这些系统均依赖各种专用总线。

 

测试挑战#1:调试总线问题


CAN、LIN 和 FlexRay 均是相对成熟的总线协议,设计目标是强健、容易集成。即便如此,车载通信可能仍会受到噪声、电路板布线及启动 / 关闭定时的影响,产生总线错误过多及锁定等问题。CAN、LIN 和 FlexRay 的常见问题包括排除信号问题,调试解码后的协议,了解多条通道、传感器和激励器。在 SENT 中,很难先配置示波器解码快速和低速通道 SENT 消息,然后再触发解码后的信息。

 

如前所述,多条总线在汽车封闭的空间内同时运行,可能会产生 EMI,导致信号质量差。预一致性测试可以帮助您隔离和识别信号质量问题和总线性能问题的成因,另外还可以改善针对相关标准通过 EMI 和电磁兼容性(EMC)正式测试的能力,如 CISPR 12、CISPR 25、EN 55013、EN 55022 (被 EN 55032 替代)和 CFR Title 47, Part 15。

 

测试挑战#2:检验电气一致性


保证汽车之间及汽车内部可靠的低时延数据流,对整个系统的安全运行至关重要。与 CAN、 LIN 等不同,汽车以太网拥有 IEEE 和 OPEN 联盟规定的一套复杂的一致性测试,包括各种电气要求,以确保满足标准。这些测试通常在设计、验证和生产过程中执行。在汽车以太网中,物理(PHY)层电气测试覆盖发射机 / 接收机(收发机)性能的多个关键指标。这些测量的具体目标,是测试物理介质连接(PMA)相对于各种电气参数据的一致性。

 

测试挑战#3:验证协议一致性和系统性能


汽车以太网采用全双工操作,因此链接的两台设备可以同时收发数据。与传统共享网络相比,这提供了三个相关优势:第一,两台设备可以一次收发数据,而不是轮流收发数据;第二,系统的总带宽要更大;第三,全双工可以在不同的设备对(如主设备和从设备)之间同时实现多个会话。

 

除了这些复杂情况外,汽车工程师还面临着另一项挑战:采用 PAM3 信令进行全双工通信,使其很难先查看汽车以太网业务,然后再全面表征信号完整性。如果想在链路上执行信号完整性分析,并在真实系统环境中解码协议(使用示波器),设计人员必需分开查看每条链路,这要求先隔离信号,然后才能执行分析。

 

测试挑战#4:获得排障和调试所需信息


不管问题是总线性能、EMI、电气一致性还是协议一致性,都有两个基础指标决定着信号质量,进而决定数据性能,那就是幅度和定时。这两个指标精确运行,对保证数字信息透过总线成功传输必不可少。由于总线速度越来越快,信号调制技术越来越复杂(如 PAM3),这一点也变得越来越困难。示波器是首选的测量工具,但如果没有足够的频率覆盖范围、通道数、附件和屏幕分析功能,排障和调试过程可能会变得异常繁琐耗时。

 

解决方案:借助标准化的力量


如前所述,标准化是汽车行业长期来既定的一

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关键字:以太网  传感器  控制器  测试挑战 编辑:鲁迪 引用地址:http://news.eeworld.com.cn/qcdz/ic480524.html 本网站转载的所有的文章、图片、音频视频文件等资料的版权归版权所有人所有,本站采用的非本站原创文章及图片等内容无法一一联系确认版权者。如果本网所选内容的文章作者及编辑认为其作品不宜公开自由传播,或不应无偿使用,请及时通过电子邮件或电话通知我们,以迅速采取适当措施,避免给双方造成不必要的经济损失。

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