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來源：虹科汽車電子虹科方案 | 汽車電子電氣架構設計仿真解決方案

導讀

本文將介紹面向服務（SOA）的汽車TSN網絡架構，并探討RTaW-Pegase仿真與設計軟件在TSN網絡設計中的應用。通過RTaW將設計問題分解，我們可以更好地理解汽車電子電氣架構設計的過程。

01 汽車E/E架構設計所面臨的挑戰

面向功能信號→面向服務（SOA）的轉變

隨著智能網聯、自動駕駛、電動汽車的發展，軟件、計算能力和先進的傳感器正逐漸立于統治地位。這一變革也促使汽車E/E架構從以信號導向，變為以運算平臺為基礎、面向服務（SOA）的架構。

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架構設計導向轉變

SOA的架構有以下優勢：

更易維護： 建立在以 SOA 基礎上的信息系統，有著清晰的分層架構。當需求發生變化的時候，不需要修改提供業務服務的接口，只需要調整業務服務流程或者修改操作即可，整個應用系統也更容易被維護。

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清晰的分層架構

高可用性： 該特點是在于服務提供者和服務使用者的松散耦合關系上得以發揮與體現。使用者無須了解提供者的具體實現細節。

松散的耦合關系

通過模塊化實現SW和HW的擴展性和可復用****

模塊化架構

模塊化的隱私和信任： 橫跨整車的各個邊界，各個模塊的角色、能力以及權限必須能夠實現集中管理。

模塊化安全性的需求： 需要建立故障控制區的模擬化安全庫，必須能夠保證某些區域發生錯誤不會跨模塊傳播。

持續高成本投入的集成和測試?

執行路徑及時間

-整個系統的持續部署和測試，需要更關注自動化測試；

-越復雜的系統在虛擬平臺上的早期驗證和確認是關鍵；

-測試覆蓋率必須以可變性和驗證的執行路徑來衡量，不只是以公里數來驅動。

汽車全生命周期軟硬件的可擴展性

如何面對場景不斷優化

面向服務（ SOA ）的轉變： 大數據和人工智能算法用于關聯許多現有的各種設計規范；

滿足模塊化的特性： 集中式安全模型的傳遞性信任算法，故障遏制區域內故障概率的數學模型及其產生的 "模塊錯誤率"；

高投入的集成、測試： 設計復雜性指標和測試覆蓋率計算器；以不同的精度模擬 "全棧 "系統行為，可能插入真實的組件進行軟件在環或硬件在環測試案例，以建立對整個系統的信任。

**02**面向服務（SOA）的汽車TSN網絡架構

RTaW-Pegase：用于TSN網絡全面的仿真與設計軟件

RtaW的工作流程

**RTaW-Pegase? : **是汽車通信網絡架構的建模、自動配置和仿真，支持汽車全生命周期的設計選擇和驗證的解決方案。

RtaW的主要優勢

基于TSN的仿真案例（BMW）****

SOA架構原型

-中央計算平臺+域控制的分布；

-冗余的中央計算機（應用平臺）：車身、運動控制、數據分析、安全、ADAS；

-3個域控制器;

-17 個 ECU 節點：HMI、動力系統、充電系統、攝像頭、人工智能后端計算器、接入點等。

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RTaW下的網絡模型

使用RTaW-Pegase軟件仿真構建SOA架構原型，并進行鏈路仿真與流量分析。

RTaW將設計問題分解

RTaW-Pegase 將我們關注的設計問題進行分解分析：

RTaW問題分解

過載分析

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部署新服務時網絡過載概率

架構能力分析

基于TSN QoS的網絡可擴展性

擴展與成本分析

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成本模型

架構優化

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基于 CPU 性能的網絡可擴展性

核心拓撲結構探索

基于核心拓撲生成體系結構

03 關于RTaW

RTaW支持的功能模塊

RTaW支持的TSN協議

現階段的汽車網絡架構設計使計算機輔助的 E/E 架構設計成為可能。

RTaW-Pegase 可計算性能指標，如網絡負載、通信延遲和緩沖區利用率，從而有可能在所有情況下預測網絡性能，并且可以比較不同的設計和配置選項，使您能夠避免過度配置資源。另外，RTaW-Pegase 包括設計空間分配算法，以優化網絡拓撲，數據流路由以及在工作站上分配軟件功能。

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審核編輯 黃宇