趙曉敏,王 騰，李宗輝，宮新樂，黃 晉，魏 鵬

(1.合肥工業(yè)大學(xué) 汽車與交通工程學(xué)院,合肥 230009；2.北京交通大學(xué) 計算機與信息技術(shù)學(xué)院,北京 100044；3.清華大學(xué) 車輛與運載學(xué)院,北京 100084；4.天津市宇航智能裝備技術(shù)企業(yè)重點實驗室,天津 300451)

0 引 言

時間敏感網(wǎng)絡(luò)(Time-sensitive Networking,TSN)是由IEEE 802.1TSN小組制定的一系列基于以太網(wǎng)的標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議。TSN通過一系列協(xié)議為網(wǎng)絡(luò)提供高帶寬、低時延以及確定性的端到端服務(wù)[2]，因此有望成為滿足未來汽車通信架構(gòu)需求的首選技術(shù)。

目前TSN的標(biāo)準(zhǔn)化工作還未完成，仍有部分協(xié)議處于草案階段，而針對TSN的研究工作業(yè)已展開。Zhou等[3]擴展了IEEE802.1Qbv中基于可滿足性模理論(Satisfiability Modulo Theories,SMT)的門控制列表(Gate Control Lists,GCLs)調(diào)度模型并進行了評估，驗證了TSN在大數(shù)據(jù)流、確定性和低延遲需求的汽車網(wǎng)絡(luò)中的潛力。Dürr等[4]引入了無等待數(shù)據(jù)包調(diào)度問題(No-wait Packet Scheduling Problem,NW-PSP)對時間敏感網(wǎng)絡(luò)中的調(diào)度進行建模，并將其映射到作業(yè)研究領(lǐng)域的一個著名問題——無等待車間調(diào)度問題(No-wait Job-shop Scheduling Problem,NW-JSP)，提出了一種禁忌搜索算法來高效地計算調(diào)度問題，并提出了一種調(diào)度壓縮技術(shù)來減少調(diào)度中的保護帶數(shù)量。Kim等[5]針對車內(nèi)實時數(shù)據(jù)傳輸提出了一種啟發(fā)式的TSN調(diào)度算法，包括一種數(shù)據(jù)流在鏈路上的分配方法和一種減少端到端時延的調(diào)整過程，能夠在可接受的時間內(nèi)生成調(diào)度時間表。

同時，TSN作為車載網(wǎng)絡(luò)也面臨一些挑戰(zhàn)?，F(xiàn)代汽車是一個高度互聯(lián)的分布式系統(tǒng)，具有上百個電子控制單元(Electronic Control Unit,ECU)和2 000多個信號[6]，這些ECU和信號執(zhí)行各種汽車功能，如何保證在大量數(shù)據(jù)流的情況下網(wǎng)絡(luò)中不同應(yīng)用程序的實時要求，是TSN所面臨的主要挑戰(zhàn)。此外，當(dāng)前汽車網(wǎng)絡(luò)是一個復(fù)雜的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，各種類型的數(shù)據(jù)共存，因此，在應(yīng)用TSN網(wǎng)絡(luò)時，時間敏感流量和非時間敏感流量可能共享同一以太網(wǎng)鏈路，如何最大程度地減少網(wǎng)絡(luò)中非時間敏感流量對時間敏感流量的干擾以及突發(fā)數(shù)據(jù)流和周期數(shù)據(jù)流的調(diào)度是TSN面臨的又一挑戰(zhàn)。隨著TSN相關(guān)硬件的普及，以太網(wǎng)將很快成為車內(nèi)通信的骨干，但是，從成本和風(fēng)險的角度考慮，從現(xiàn)有架構(gòu)突然轉(zhuǎn)向以太網(wǎng)架構(gòu)是不太可能的，采用由以太網(wǎng)為主干網(wǎng)和傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)組成的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)將有助于這一過渡，因此，實現(xiàn)TSN與現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)的融合尤其是與CAN網(wǎng)絡(luò)的橋接，也是所面臨的一個主要問題。在工業(yè)應(yīng)用中，TSN面臨的一個核心挑戰(zhàn)是在設(shè)計、分析和仿真階段執(zhí)行TSN網(wǎng)絡(luò)配置，同時考慮應(yīng)用程序的時間要求[7]。

本文針對智能網(wǎng)聯(lián)汽車應(yīng)用場景設(shè)計了基于TSN的下一代車載網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)，構(gòu)建了TSN的調(diào)度模型并對車載數(shù)據(jù)流進行了調(diào)度，最后驗證了所提出的下一代車載網(wǎng)絡(luò)的可行性。

1 下一代車載網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計

智能網(wǎng)聯(lián)汽車(Intelligent Connected Vehicle,ICV)已成為汽車行業(yè)的發(fā)展方向，軟件定義汽車的理念成為共識。傳統(tǒng)汽車的分布式電子電氣架構(gòu)(Electronic/Electrical Architecture,EEA)受限于算力不足、通信帶寬低、軟件升級不便等，不能滿足ICV發(fā)展的需求，EEA升級已成為ICV發(fā)展的關(guān)鍵，車輛架構(gòu)正朝著基于通用計算平臺的面向服務(wù)架構(gòu)的方向發(fā)展。

1.1 當(dāng)前車載網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

傳統(tǒng)汽車多采用分布式EEA。這種分布式架構(gòu)采用點對點的連接方式，即每個模塊都有一個單獨的ECU，各ECU之間一對一地進行通信。在汽車發(fā)展初期，汽車功能單一，分布式架構(gòu)能夠滿足汽車通信的需求。但隨著ICV的發(fā)展，人們對汽車的需求越來越多，汽車EEA也必須升級，以支撐ICV的發(fā)展。ICV對車輛EEA的需求主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

(1)高帶寬、低時延

無人駕駛、高級輔助駕駛(Advanced Driver Assistance System,ADAS)、信息娛樂系統(tǒng)、智慧交通等技術(shù)需要大量高清攝像機、激光雷達、各種傳感器、遠程通信和信息娛樂設(shè)備的支持，從而增加了車內(nèi)的數(shù)據(jù)流量。據(jù)了解，一個典型的現(xiàn)代中型車大約有40個電子子系統(tǒng)、50～100個微處理器和 100多個傳感器[8]。文獻[9]指出來自車內(nèi)攝像頭和信息娛樂設(shè)備的數(shù)據(jù)流幾乎呈指數(shù)增長。這些變化趨勢對帶寬和端到端時延提出了更高要求。

(2)高算力

隨著人工智能技術(shù)在自動駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用，車載控制器芯片的計算能力面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。有數(shù)據(jù)表明，自動駕駛的等級每提高一個級別，域控制器的算力將提高一個數(shù)量級。目前，L3級自動駕駛需要24個TOPS的算力，L4級自動駕駛需要4 000+TOPS的算力[10]。人工智能對算力的巨大需求將是對汽車EEA的一大考驗。

1.2 基于時間敏感網(wǎng)絡(luò)的車載網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

ICV的發(fā)展推動了汽車EEA的變革。目前，許多企業(yè)已經(jīng)推出了基于未來汽車功能需求的下一代EEA解決方案。2017年，特斯拉在其量產(chǎn)車型Model3中首次使用了域集中式EEA。該架構(gòu)由自動駕駛及娛樂控制模塊、右車身控制器和左車身控制器組成。自動駕駛及娛樂控制模塊負責(zé)控制攝像頭和雷達傳感器等，右車身控制器集成自動泊車、座椅控制、扭矩控制等功能；左車身控制器集成了車內(nèi)照明、轉(zhuǎn)向柱控制等功能。兩個車身控制器還通過CAN總線與執(zhí)行單元、轉(zhuǎn)向控制和防抱死系統(tǒng)等執(zhí)行器相連，可直接操作車輛。豐田公司提出了一種“中央集中+區(qū)控制器”(Central&Zone)架構(gòu)，根據(jù)物理空間將整車分為若干對稱區(qū)域，并為每個區(qū)域集成高性能的控制器。該架構(gòu)主要包括三個部分：中控ECUs負責(zé)計算和信息處理；跨區(qū)域通信網(wǎng)采用車載以太網(wǎng)作為主干網(wǎng)，提供高帶寬的通信服務(wù)；跨區(qū)域控制器作為某一區(qū)域的控制單元，構(gòu)成了汽車中央計算單元的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。大眾新一代EEA采用跨域融合架構(gòu)，由基礎(chǔ)服務(wù)單元、智能座艙域控制器和自動駕駛域控制器組成，雖然不是中央集中式的架構(gòu)，但也降低了系統(tǒng)的復(fù)雜性。華為提出了“C-C”架構(gòu)，主要分為智能座艙、整車控制和智能駕駛?cè)齻€域控制器，為跨域融合架構(gòu)方案，具有軟件可升級、硬件可替換、傳感器可擴展等特點。

根據(jù)上述EEA的相關(guān)研究，本文設(shè)計了基于TSN的“多域控制器+區(qū)域控制器”相結(jié)合的EEA，如圖1所示。

圖1 基于以太網(wǎng)的電子電氣架構(gòu)

該架構(gòu)包括域控制器、傳感器、執(zhí)行器、區(qū)域控制器等。自動駕駛域控制器(Domain Controller 1)通過車載以太網(wǎng)與激光雷達、毫米波雷達、攝像頭相連接。底盤區(qū)域相關(guān)的控制單元，如前、后電機控制器，車身穩(wěn)定系統(tǒng)，制動器，電池管理系統(tǒng)等，與底盤域控制器(Domain Controller 2)相連，實現(xiàn)底盤、動力控制。座艙域控制器(Domain Controller 3)連接轉(zhuǎn)向柱組合開關(guān)、組合儀表等控制單元。車身域控制器(Domain Controller 4)通過與區(qū)域控制器(Zone Controller 1～5)或直接與ECU相連實現(xiàn)車門、座椅、車燈、空調(diào)等系統(tǒng)的控制。其中，區(qū)域控制器按物理位置分組，連接附近的外圍組件。區(qū)域控制器只完成轉(zhuǎn)發(fā)，不完成處理任務(wù)，處理將在域控制器中完成。在通信協(xié)議方面，整車采用TSN協(xié)議進行數(shù)據(jù)交換，滿足高帶寬的速率要求，同時有利于系統(tǒng)的擴展和IT、OT的融合。

2 下一代車載網(wǎng)絡(luò)實時業(yè)務(wù)流調(diào)度

TSN面臨的主要挑戰(zhàn)是正確有效地調(diào)度ECU上的應(yīng)用程序和網(wǎng)絡(luò)中的時間觸發(fā)消息[6]。目前，TSN主要采用離線生成的調(diào)度表來調(diào)度時間觸發(fā)數(shù)據(jù)流[11]。本節(jié)針對TSN調(diào)度問題建立模型，并利用SMT實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中時間觸發(fā)流的傳輸調(diào)度，以滿足車載網(wǎng)絡(luò)實時性和確定性的要求。

2.1 車載網(wǎng)絡(luò)拓撲

基于所設(shè)計的EEA，繪制了如圖2所示的車載網(wǎng)絡(luò)通信拓撲，各節(jié)點名稱如表1所示。其中，不同的節(jié)點在延遲性、魯棒性等方面的傳輸需求不盡相同。對于不同功能域及不同類型的數(shù)據(jù)傳輸，其傳輸需求如表2和表3所示。

圖2 車載通信系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)拓撲模型

表1 車載通信系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點名稱

表2 不同域數(shù)據(jù)傳輸需求

表3 不同類型數(shù)據(jù)傳輸需求

2.2 時間敏感網(wǎng)絡(luò)的調(diào)度模型

TSN網(wǎng)絡(luò)拓撲可以用圖G(V,E)表示[12]，其中，V表示一組節(jié)點，E表示網(wǎng)絡(luò)中鏈接節(jié)點的邊。連接兩個頂點的邊定義了兩個方向的數(shù)據(jù)鏈路，用L表示數(shù)據(jù)鏈路構(gòu)成的集合：

?v1,v2∈V:(v1,v2)∈E
?[v1,v2]∈L,[v2,v1]∈L。

(1)

式中：(v1,v2)表示無向數(shù)據(jù)連接；[v1,v2]表示從v1到v2的有向數(shù)據(jù)鏈接；[v2,v1]表示從v2到v1的有向數(shù)據(jù)鏈接。一系列數(shù)據(jù)流鏈路構(gòu)成了數(shù)據(jù)通路。用p表示從發(fā)送端v1到接收端vr的數(shù)據(jù)通路：

p=[[v1,v2],…,[v(r-1),vr]]。

(2)

(3)

時間觸發(fā)的調(diào)度最初在2010年由Steiner用線性約束進行建模[13]，該模型從以下幾個方面闡述了時間觸發(fā)調(diào)度應(yīng)滿足的線性約束：

(1)無沖突約束

對于任意兩條數(shù)據(jù)流fi和fj在同一時間內(nèi)只能有一條數(shù)據(jù)流向數(shù)據(jù)鏈路[vk,vl]發(fā)送報文，否則會發(fā)生沖突：

(4)

式中：LCM(F.period)表示所有數(shù)據(jù)流周期的最小公倍數(shù)；a、b為整數(shù)。

(2)路徑依賴約束

對任意的一條數(shù)據(jù)流fi，它在相鄰的兩條數(shù)據(jù)鏈路[vx,vj]、[vj,vy]上傳輸時，總是先到達節(jié)點vj，然后經(jīng)轉(zhuǎn)發(fā)后從節(jié)點vj發(fā)出。設(shè)pdelay[vx,vj]為節(jié)點vx的發(fā)送處理時間，ldelay[vx,vj]為數(shù)據(jù)鏈路[vx,vj]上的傳播時延，該約束表示為

?vl∈VL:?pi∈vl:?[vx,vj],[vj,vy]∈pi:

(5)

(3)緩存占用約束

對于TSN交換機，其硬件參數(shù)(內(nèi)存大小、緩沖區(qū)深度等)會對交換機節(jié)點vj帶來一組最大延遲時間約束：

?vl∈VL:?pi∈vl:?[vx,vj],[vj,vy]∈pi:

(6)

式中：membound為常數(shù)，由交換機硬件參數(shù)決定。

(4)端到端時延約束

端到端時延約束描述了根據(jù)應(yīng)用程序的要求，數(shù)據(jù)流fi允許的最大端到端時延為

(7)

式中：last(fi)表示數(shù)據(jù)通路中最后一個數(shù)據(jù)鏈路；first(fi)表示數(shù)據(jù)通路中第一個數(shù)據(jù)鏈路。

SMT是尋找公式滿足性(對變量取值使得某個公式成立)，很多形式化驗證的問題可以轉(zhuǎn)化成公式滿足性問題。基于SMT的調(diào)度方法分為兩個部分：一量生成調(diào)度約束并將它們添加到求解器的“邏輯語境”中，然后調(diào)用求解器。因此，對時間觸發(fā)的程序設(shè)計是由這些階段相互決定的。對于本文，時間觸發(fā)點調(diào)度過程可用圖3進行說明。

圖3 時間觸發(fā)調(diào)度器原理概述

圖3中，調(diào)度器為所有數(shù)據(jù)幀生成上述的調(diào)度約束，并將其添加到SMT求解器的“邏輯語境”中，然后調(diào)用SMT求解器來求解結(jié)果。當(dāng)SMT求解器成功返回時，則滿足了調(diào)度約束，并且可以通過適當(dāng)?shù)腁PI函數(shù)訪問返回結(jié)果(模型)，該結(jié)果就是TT調(diào)度表。

3 評估與分析

車載網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的選擇主要依據(jù)車載電子系統(tǒng)的應(yīng)用特點、成本和技術(shù)限制。FlexRay主要是用于線控技術(shù)的車載網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，受成本影響，主要用于高檔汽車。LIN總線是一種開放式的低成本、低帶寬的串行通信標(biāo)準(zhǔn)，主要用作CAN總線的輔助子總線。MOST是一種專為車載多媒體應(yīng)用而設(shè)計的數(shù)據(jù)總線，環(huán)形結(jié)構(gòu)導(dǎo)致其容錯能力有限，且其壟斷性強，開發(fā)成本高。在所有車載網(wǎng)絡(luò)協(xié)議中，CAN網(wǎng)絡(luò)是應(yīng)用最廣泛的總線協(xié)議，覆蓋了車輛的大部分應(yīng)用。CAN總線的應(yīng)用涵蓋了故障診斷、儀表顯示、電源、車身、動力和底盤控制等領(lǐng)域，是汽車的骨干網(wǎng)絡(luò)。

本節(jié)主要對當(dāng)前主流通信網(wǎng)絡(luò)CAN網(wǎng)絡(luò)與TSN網(wǎng)絡(luò)進行對比，進一步說明TSN網(wǎng)絡(luò)能夠替代當(dāng)前主流通信網(wǎng)絡(luò)成為下一代車載網(wǎng)絡(luò)。

3.1 通信效率

在CAN網(wǎng)絡(luò)中，從節(jié)點發(fā)送數(shù)據(jù)幀到數(shù)據(jù)幀發(fā)送完成有一個延遲時間,最壞傳輸條件下的延遲時間稱為最長延遲時間。每個數(shù)據(jù)幀在總線上傳輸時都有實時性要求。一個數(shù)據(jù)幀所能承受的傳輸延遲時間的極限稱為該數(shù)據(jù)幀的最大延遲時間，其計算公式為[14]

Rm=Wm+Cm。

(8)

式中：Wm是最壞情況下數(shù)據(jù)幀的最長等待時間，即競爭總線占用權(quán)的時間。最壞情況是當(dāng)數(shù)據(jù)幀m想要發(fā)送時，網(wǎng)絡(luò)中所有優(yōu)先級比它高的數(shù)據(jù)幀都在爭奪總線占用權(quán)，且當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)中正在傳輸比它優(yōu)先級低的所有數(shù)據(jù)幀中占用總線時間最長的一個。因此,最長等待時間Wm包括以下3項內(nèi)容：一是在所有優(yōu)先級低于數(shù)據(jù)幀m的數(shù)據(jù)幀中,傳輸時間最長的數(shù)據(jù)幀的總線占用時間；二是所有優(yōu)先級高于m的數(shù)據(jù)幀的總線占用時間之和；三是總線上可能出現(xiàn)的錯誤幀的延遲時間。用Cm表示傳輸數(shù)據(jù)幀m的總線占用時間，它可由下式來計算：

(9)

式中：τbit是總線位時間；Sm是數(shù)據(jù)場字節(jié)數(shù)，Stuff1是填充位場中前39位需要填充的位數(shù)。

考慮CAN數(shù)據(jù)幀在最好情況下即Wm=0的時延。在數(shù)據(jù)幀傳送過程中,插入了10個填充位，總線速率為500 kb/s。本文調(diào)研了256條CAN報文消息[15-16]，并根據(jù)式(9)計算了最好情況下的時延。表4列出了部分CAN報文消息，其中截止時間即CAN報文最好情況下時延?；?.2節(jié)的TSN調(diào)度模型，對CAN報文消息進行了調(diào)度。由于CAN報文有效負載較小(≤8 B)，考慮到以太網(wǎng)所傳輸?shù)臄?shù)據(jù)最小為64 B，因此，調(diào)度過程中將CAN報文數(shù)據(jù)負載均設(shè)為64 B，并將最好情況下CAN報文時延作為端到端時延約束，從中選取了表4所列出的數(shù)據(jù)進行了對比，結(jié)果如表5所示。

表4 部分CAN報文消息

表5 TSN報文與CAN總線報文端到端時延

從表5可以看出，在負載增大的情況下，TSN網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸時延也遠遠小于CAN總線最優(yōu)情況下的傳輸時延，這表明TSN能夠顯著降低數(shù)據(jù)傳輸時延，具有非常高的通信效率。

3.2 網(wǎng)絡(luò)融合

ICV數(shù)據(jù)傳輸?shù)囊粋€特點是異構(gòu)源多、數(shù)據(jù)量大，如車上的各類傳感器、控制器、遠程通信等都會產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的汽車架構(gòu)中，音視頻流等大數(shù)據(jù)流通過MOST、LVDS等總線傳輸，導(dǎo)致車內(nèi)多種網(wǎng)絡(luò)共存，使網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜化，增加開發(fā)時間和開發(fā)成本。TSN能夠打破信息網(wǎng)絡(luò)和控制網(wǎng)絡(luò)的隔閡，實現(xiàn)IT與OT的融合。本節(jié)在原數(shù)據(jù)上加入了車載ADAS數(shù)據(jù)進行調(diào)度。表6列舉了車載ADAS數(shù)據(jù)流的信息[17]。

表6 ADAS消息數(shù)據(jù)

表7是ADAS數(shù)據(jù)的調(diào)度結(jié)果，可以看出TSN能夠滿足大流量的ADAS數(shù)據(jù)的實時傳輸，實現(xiàn)車內(nèi)不同需求的網(wǎng)絡(luò)的融合。

表7 ADAS數(shù)據(jù)調(diào)度結(jié)果

3.3 拓展性

隨著ICV的發(fā)展，越來越多的終端設(shè)備將會被引入到車上，造成車內(nèi)數(shù)據(jù)流的增加。保證這些數(shù)據(jù)流的高效實時傳輸，對未來汽車的發(fā)展具有重要意義。

時間觸發(fā)的調(diào)度是個NP完全問題[18]，調(diào)度性能受網(wǎng)絡(luò)拓撲、帶寬、周期性業(yè)務(wù)流數(shù)量等的影響。為了面對未來可能增長的車載數(shù)據(jù)流量，確保網(wǎng)絡(luò)的可擴展性，本文采用增量調(diào)度的方法對更大規(guī)模的數(shù)據(jù)流進行了調(diào)度，調(diào)度器的性能如圖4所示。從圖中可以看出，隨著流量的增加，調(diào)度的時間也不斷增加，但其增加的速度是線性的，說明該調(diào)度器能夠解決更多數(shù)據(jù)流量的調(diào)度問題，滿足未來車載通信的需求。

圖4 增量式調(diào)度的調(diào)度時間

4 結(jié)束語

本文基于時間敏感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，設(shè)計了下一代汽車的電子電氣架構(gòu)。針對該架構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)拓撲，采用通用的TSN調(diào)度模型，對車內(nèi)的控制數(shù)據(jù)以及ADAS等數(shù)據(jù)進行了調(diào)度。結(jié)果表明：在傳輸更大的數(shù)據(jù)的情況下，TSN的傳輸時延也大大優(yōu)于CAN總線網(wǎng)絡(luò)，端到端時延能夠減少約99%；同時，在引入了ADAS等大流量數(shù)據(jù)流的情況下也能很好滿足車載通信的對傳輸時延的要求；在不同的網(wǎng)絡(luò)負載下測試了增量式調(diào)度器的調(diào)度性能，驗證了在更大規(guī)模的數(shù)據(jù)流量的情況下TSN也能夠支撐未來智能汽車的數(shù)據(jù)傳輸需求。因此，TSN有望成為下一代車載通信網(wǎng)絡(luò)。但是，本文沒有考慮存在非周期突發(fā)數(shù)據(jù)流的情況下及異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)下數(shù)據(jù)流的調(diào)度，將會在下一步的研究中繼續(xù)改進，為以后TSN在車輛上的部署提供參考。