Model-Based-Design in F1 - de.mathworks.com fileMeccanica 1985 - Accensione Elettronica - Iniezione...

Direzione Gestione Sportiva -

Elettronica

Model-Based-Design in F1

Team-development e generazione codice in

ambienti con un breve time-to-market

Riccardo Lodini

Indice

• Ferrari GES “Scuderia”

• La storia dell’elettronica in

F1

• Principali controlli SW

utilizzati in vettura

• Breve Time-To-Market

• Model Based Desing

• Team Collaboration

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Ferrari GES “Scuderia”

Ferrari prende parte

al GP di Monaco il 21

Maggio del 1950, con

la 125 F1 guidata da

Alberto Ascari.

Ascari terminerà il

GP al secondo posto.

A tutt’oggi Ferrari

partecipa al

campionato di F1

(stagione 2016)

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La storia dell’elettronica in F1

1976 prime

applicazioni:

- Accensione

Capacitiva

- Iniezione Meccanica

- Strumentazione

Meccanica

1985

- Accensione

Elettronica

- Iniezione

Elettronica

1989

- Controllo Cambio e

Frizione

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1994- Divieto di ogni “driver’s aid”

Successivamente ulteriori restrizioni sono state applicate negli anni :- NO TRACTION CONTROL- No multidownshift, no launch control- No telemetria bidirezionali- No sospensioni attive, no ABS- No brake balance automatico- No electronic power steering- Single ECU per controllo veicolo

1993

- Traction Control

- Drive by Wire

- Sospsensioni

attive

La storia dell’elettronica in F1

ICE/ERS control software

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Principali controlli SW utilizzati in

vettura

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Chassis control software

Principali controlli SW utilizzati in

vettura

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The race starts at two o’clock

• Non c’è alcuna possibilità di ritardare la

partenza di una gara: il countdown è

impossibile da fermare.

• Il SW deve essere completato entro determinate

dead-line a regolamento

• Ci sono «time-gates» fissati per commit, debug

e validazioni

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Breve Time-To-Market

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Breve Time-To-Market

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Model Based Design e Team Collaboration

La drastica riduzione dei test in pista, unita

alla necessità di uno sviluppo rapido ha permesso

l’introduzione del MDB in tutti i suoi aspetti

che vanno dal «rapid prototyping» alla «code

generation», dalla «Team-collaboration» fino

all’utilizzo degli strumenti per la verifica e

validazione.

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Model Based Design

Analisi del

controlloAnalisi del

controllo

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Model Based Design

Analisi del

controllo

• Analisi dei requisiti richiesti dalla pista e/o

dai control engineer

• Analisi della legalità delle richieste

• Impatto a livello dei vari applicativi

coinvolti

• Determinazione delle fasi di debug e delle

rispettive necessità dei test bench

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Model Based Design

Implementazione

del modello

Implementazione del

modello

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Model Based Design

Implementazione del

modello

• Prima implementazione del layout di controllo

• Definizione delle variabili osservabili

(Telemetry purpose)

• Definizione dei parametri configurabili

(programmabili dall’utente)

• Definizione del Test Harness e preparazione

dell’ambiente di sviluppo

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Model Based Design

Simulazione

della strategia

Simulazione della

strategia

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Model Based Design

Simulazione della

strategia

• Preparazione degli stimoli del “Draft Model”

direttamente dalla telemetria

• Pre-Calibrazione dei parametri di

configurazione in ottica del successivo debug

• Simulazione in ambiente Matlab, Simulink e

Stateflow del Test Harness precedentemente

configurato

• Analisi dei risultati e reiterazione del

processo mediante valutazione dei requisiti

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Model Based Design

Generazione

codice

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Model Based Design

Generazione

codice

• Sistema automatico per la gestione del Build

• Gestione di una «build factory» interna per

l’equivalenza della generazione di codice

all’interno del team

• Analisi combinata (code review) di alcune parti

di codice generato

• Gestione del processo di build e

personalizzazione del post processing

• Preparazione dei file a2l e finalizzazione

automatica degli update per i tool di

programmazione delle ECUs

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Model Based Design

Debug on TargetDebug on Target

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Model Based Design

• Simulatori ad-hoc a stimolo controllato

• Play- back di telemetria

• Test pattern specifici in open loop

• Simulatori HIL completi con modellistica

aggiornata dagli enti aziendali (Motore,

Veicolo, Cambio e Aerodinamica)

• Gestione automatica delle prove

Debug on Target

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Model Based Design

Validation &

Verification

Validation &

Verification

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Model Based Design

Validation &

Verification

• Introduzione della tracciatura dei requisiti

all’interno del modello

• Pesante utilizzo di regole di coding (Model

Advisor) per la gestione delle procedure

interne

• Riduzione della fase di debug e dei tempi di

compilazione delle releases

• Interfacciamento con i tool di pianificazione

aziendale per la tracciatura delle features

(previsione di performance)

• Automazione del processo di test e debug in

coda alle emissioni dei binari

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Team Collaboration

Team Collaboration

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• Rapida risposta ai problemi pista

• Modularizzazione delle funzioni SW

• Introduzione dei Collaboration Tools

• Necessità di automatizzare le fasi procedurali

per la «messa in pista»

• Utilizzo del Model Advisor

Team Collaboration

• Gestione delle differenze con

il Repository direttamente da

Simulink Project.

• Controllo diretto delle

differenze da Simulink Report

Generator

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• Project Management

• Gestione delle differenti

interfacce

• Assemblaggio automatico

dei modelli finali

La sempre più completa integrazione di Matlab e Simulink

con i VCS e la sempre più crescente potenzialità dello

scripting Matlab ci ha permesso di aumentare

l’efficienza di gestione dell’intero progetto sorgente,

e della sua configurazione, direttamente dall’ambiente

di sviluppo Mathworks.

Team Collaboration

• Build History

• Notifiche di

rilascio

automatiche

• Statistiche

personalizzate

intime al codice

prodotto

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• Gestione dinamica delle

note al codice

• Tracciatura delle

anomalie

• Creazione automatica dei

documenti di rilascio

Introduzione diretta all’interno di Matlab, Simulink e

Stateflow dei link (e relativa getione automatica) dei

tool di collaborazione utilizzati dal nostro team di

sviluppo.

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Sfide Future

• Introduzione completa della Continuous

Integration

• Automatizzazione dei regression test

• Integrazione del Big Data mining nel processo

di prima validazione del SW

Grazie!

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Flusso di processo per la generazione

codice

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Per ogni stagione

• Circa 300 versioni di codice embedded• Più di 1000 richieste di modifiche SW• Un paio di bachi “triviali”• Una decina di bachi concettuali (spec misunderstanding)

Un po’ di numeri