TOPPERS の AUTOSAR への貢献 II (改定中)

開発環境を豊かにする開発事例
https://qiita.com/official-events/89fd4ad3c24d7882117d

参加記事です。

<この項は書きかけです。順次追記します。>

LaTex出力のコピペです。時々索引が壊れることがあります。すぐに修正予定です。ごめんなさい。

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TOPPERS の AUTOSAR への貢献 II

Dr. OGAWA Kiyoshi(O.K.),

1 introduction

自動車をめぐる利 用技術の変化は、材料の設計から製品の量産試作まで、 長い期間を要することがある。設計の各段階において は、安全分析の範囲と深さを広げることにより、想定 外の事象がないように網羅的に検討するようにしてい る。オープンソース事業では、設計内容を公開してい るため、安全分析も公開して行う利点があり、github などを利用した安全分析を検討している。

1.1 電池と電動機による電気自動車

電気自動車の基本性能は電池で決まる。電池から、ど れだけの電圧、電流を提供できるかで、電動機の仕様 が制約を受ける。そのため、電池、電動機の順に標準 化していくことになる。電気自動車の安全は、電池の 電圧、電流と、電動機からの電磁雑音が鍵になる。し かし、電池材料の検討により、場合によっては走りよ り安全運転を重視する自動車では、電気自動車の出力
が少し小さくても安価であることを選択する可能性は ある。電気自動車の騒音の減少は、駐車場や路地での 事故の遠因にもなっており、音を出す仕組みの検討が 行われている。これらの設計において、すべてオープ ンソースで行うことを検討している [1]。

1.2 機械学習を利用した自動車の自動運転

自動運転のために、物理的には専用のセンサ、汎用セ ンサの応用などが進んでいる。ソフトウェアでは、機 械学習を利用した衝突回避などの検討が進んでいる。 特に、機械学習は、因果関係ではなく、時系列の事象 の確率計算に基づいており、従来の「なぜなぜ分析」 では対応できないことが知られている。そのため、時 系列事象の確率計算にもとづいた「たかたか分析」を 検討している [5]。

1.3 マルチコア CPU の利用

CPU の高速化が GHz でほぼ上限に達していると言わ れて久しい。CPU の高性能化は、マルチコア化で対 応しており、PC をはじめ、電子機器でのマルチコア CPU の利用が進んでいる。
自動車でも、CPU の個数を増やさずに、高速処理を 実現しようとすると、マルチコア CPU の利用が増え ているらしい。CPU の発展を阻害しないように CPU の標準化は進んでいない。そのため、マルチコアにつ いて標準化しようとしても、特定の CPU のマルチコ アについてだけの標準化にならざるを得ない。
CPU と仕様の自由度を確保するのが C 言語規格で あり、CPU を抽象的に扱うことができるようにしよ うというのが OS である。AUTOSAR の2つの OS を 任意のマルチコア CPU に順次搭載することにより、 CPU の能力を C 言語と OS でどう対応するとよいか を検討していきたい [6]。AUTOSAR 以外の OS での
• 燃料電池自動車と水素供給
• 電池と電動機による電気自動車
• 機械学習を利用した自動車の自動運転
• マルチコア CPU の利用
• オープンソースソフトウェアの利用
• 量子コンピュータを利用した計算基盤提供
燃料電池自動車と水素供給については、安全工学シン ポジウムでも個別の事象についての研究を蓄積してい る段階で、本発表から除外する。[2] また、直近の具体 的な事故の対策などは、すでに自動車技術会で詳細な 発表と提案があり詳細には触れない [3][4]。
複数 OS 搭載の経験などを生かしていろいろな組み合 わせを提案していくのもいいかもしれない [7] 。
2 オープンソースソフトウェアの利用
自動運転の実験から実用化の過程でオープンソースの 利用が広がり、自動運転以外の自動車技術でもオープ ンソースの利用が可能になっている。特に、開発過程 での利用は、github, docker など今回の分析は、2020 年オープンソースプロジェクトに関する TOPPERS ア プリケーション開発コンテストで、アイデア部門で銅 賞 [36] をいただいた内容に基づいている。
オープンソースによる自動運転を低速移動に限定す る利点オープンソースによる自動運転を低速移動に限 定する利点を3つ示します。現実界

2.1 低速移動

高齢者による事故を減らすには、高齢者が運転せざる を得ない状況における解決策を提示すること。具体的 には、低速でもよいので安全に移動できる手段を提供 することが大事かも。[14] [15] [16] [17] [18] [19]

2.2 市街地または過疎地の近距離移動にお ける低速規制

自動車が低速移動できるだけでは、安全が確保できる とは限らない。高速移動している自動車との分離が
に、物理的に調停する CAN プロトコルを助ける OS だということができる。割り込みを OS の機能を使わ ない分類1と、OS の機能を使う分類2に分け、エン ジン制御を邪魔しないようにすることに心を砕いてい る。[5]
AUTOSAR の ClassicPlatform は、OSEK を利用し ているのだから、SC1 で規定している TaskTable は使 わないのであれば、コンパイル対象から外れるのが よい。

2.3 道路安全

自動車より狭い道路は通れないはずという当たり前の ことも、自動車の幅が狭くなる仕様では、最小横幅、 最小回転半径が問題になるのだろうか。道の傾きや凸 凹など、災害対応の車であれば、道路が安全ではない 状態にも対応すればいいのだろう。それでも、道路側 に、自動車の通過記録、事故記録を蓄積 s ていけば、 道路の保守の方法を検討できるかもしれない。

2.4 osek

任意のマルチコア CPU に順次搭載することにより、 OSEK は、自動車のエンジン制御の邪魔をしないよう
CPU の能力を C 言語と OS でどう対応するとよいか を検討していきたい [10]。AUTOSAR 以外の OS での 複数 OS 搭載の経験などを生かしていろいろな組み合 わせを提案していくのもいいかもしれない [11] 。
自動運転の実験から実用化の過程でオープンソースの 利用が広がり、自動運転以外の自動車技術でもオープ ンソースの利用が可能になっている。特に、開発過程 での利用は、github, docker など今回の分析は、2020 年オープンソースプロジェクトに関する TOPPERS ア プリケーション開発コンテストで、アイデア部門で銅 賞 [26] をいただいた内容に基づいている。

2.5 量子コンピュータを利用した計算基盤 提供

デンソーに量子アニーリングの実用化に貢献した門脇 正史が入り、量子アニーリングの原理を、自動車関連 技術で応用できる可能性が高まっている[8]。当面は、 量子コンピュータを自動車に搭載するのではなく、自 動運転制御のための機械学習や、材料研究の模擬試験 などで幅広く活用できる可能性がある。特異点の発見 などは再現性が必要なく、出た結果の精度が高ければ よい。

3 Software Defined Vehicle

電気自動車では、電池が性能を決める。電池は、材料 の特性によって性能が変化する。材料を少し変えて、 発展していることを 確認しているとよい。 どのような電池になるか、どう制御すればいいか、ど う保守すればいいかはソフトウェアシミュレーション で予測できる状態になっているとは聞いていない。電 動機では、設計・制御ソフトウェアがあるが、磁石の材 料をどう配合するとよいかはソフトウェアで定義でき
ない [14] 。またコイルの表面材料の工夫はソフトウェアで定義できるとは限らない [?] 。電池と電動機の使 用をいくつかに限定すれば、構造、内装などの設計は
ソフトウェアで定義できるかもしれない。

3.1 車載 Ethernet

Ethernet であっても、CAN XL であっても物理的、論 理的な仕様をシリアル高速通信技術の発展が支えてい る [?] 。Ethernet を車載で利用するために1対でケーブルを細く、取り回しがしやすいようにしたのが車載 Ethernet である。[?]

4 takataka 分析

安全分析で、因果関係よりも時系列分析が重要である ことは、交通事故の複雑さから推測できるかもしれな い。製造工程のように、規則正しく、準備万端で行う 作業と、公道、私道、車庫・駐車場などの、管理権限 の異なる空間をまたぐ事象では、複雑度の次元が違う。 製造現場での安全分析、製品設計の手法だけでは、交 通安全分析は行うことができない。
鉄道のように、鉄道敷設者、鉄道運営者、電車設計 者、駅運営者、運転者などが一つの組織に属する事象 と、道路管理者、自動車製造者、運転者などが全く規 模のことなる組織からなる事象とでは、因果関係によ る解析では十分でないことが推測できるだろう。
そのため、なぜなぜ分析ではなく、時系列でどうい う事象の発生確率が高いか、何が起きると、死亡事故 が減る確率が高いかを、因果関係に限定せずに検討す ることが重要である。その手法の一つとして、たかた か分析を提唱している。
品質管理においても、統計に基づく確率計算が重要 であり、機械学習による品質の向上は、因果関係では なく確率計算に基づいている。
なぜなぜ分析が不要であるということではない。因 果関係を追うことと、同じくらいの力量で、時系列ま たは確率計算に注力することが重要であることが、幅 広く知られ、自動運転制御の方式の中でも採用されつ つある。

##参考文献
1] TOPPERS の AUTOSAR へ の 貢 献, https:/ /qiita.com/kaizen nagoya/items/d363cf06e217 6207b391, 2020
[2] 安藤俊希, 朝原誠, 佐分利禎, 久保田士郎, 宮坂武志 (2018). 高圧水素放出における管長がジェット火炎 形成に及ぼす影響. 安全工学シンポジウム 2018
[3] Deveopment of the acceleration suppression sys- tem for gas pedal misapplication using big data, Takuya Kamidade, et al, 175sp, JSAE 2021 aki, 2021
[4] Using Modified R-Map as Proactive Counter- measure for Improper Use Accidents, Koji Kon- uma, Heishiro Toyoda, 177sp, JSAE 2021 aki, 2021
[5] OSEK/VDX Operating Sys-
tem Specification 2.2.3 https://www.irisa.fr/alf/downloads/puaut/TPNXT/images/os22
[6] POSIXPSE51https://www.opengroup.org/austin/papers/wp- apis.txt
[7] OGAWA Kiyoshi, KIRIYAMA, Kiyoshi. Testing and Verification for Embedded Linux. 3WSQC, German, 2005. 9. 2005
[8] PCTS : 151-2, POSIX Test Suite, NIST. http://www.itl.nist.gov/div897/ctg/posix form.htm. 1999
[9] たかたか分析,https://qiita.com/kaizen nagoya/ items/1c848e8c71edb34c2f3f, 2021
10] マルチコアの壁,https://qiita.com/kaizen nagoya/
[11] CPU マルチコア・マルチ OS, https://qiita.com/
[12] T-QARD の日々 第 7 回「量子アニーリングのレジェンド、門脇正史さん(株式会社デンソー)特 別インタビュー」(2018/06/14)

[13]eスポーツからeモータスポーツへ,木村紀子,宙 舞, 自動車技術会中部支部, pp32-36,No.88 2021, ISSN 1348-3676

[14] 自律ビークルの知能化プラットフォーム開発 -
ROS, Autoware の活用 , https://global.yamaha-
motor.com/jp/design technology/technical/presentation/pdf/browse/52gs05.pdf
[15] パーティクルフィルタによる自己位置同定とロバスト制御を組合せた果樹園におけるUGV巡回走行...石山健二/神谷剛志/深尾 隆 則 / 倉 鋪 圭 太 https://global.yamaha- motor.com/jp/design technology/technical/thesis/pdf/browse/
[16] 技術紹介 自律ビークル用 ECU ソフトウェアの 短期開発技術について https://global.yamaha- motor.com/jp/design_technology/technical/presentation/pdf/browse/50gs04.pdf
[17] 無 人 車 開 発 用 環 境 シ ミュレ ー タ
の 開 発 https://global.yamaha-
motor.com/jp/design technology/technical/presentation/pdf/browse/49gs05.pdf
[18] ロボットカーによる建設現場における無 [30] QC 検定に落ち「たか」らかける記事。 人測量、および経路追従制御のための位 20,000 人の方に読んでいただけ「たか」
置・姿 勢 推 定 技 術; https://global.yamaha-motor.com/jp/design technology/technical/presentatiohnt/tpdsf:/b/qroiiwtas.ec/o4m4g/sk0a5iz.pendfnagoya/items/2a371ee
[19] リゾート施設における低速モビリティの
利用調査と自動運転サービスデザイン ...荒木幸代/藤井北斗/見米 清 隆 / 渡 辺 仁 https://global.yamaha-motor.com/jp/design technology/technical/thesis/pdf/browse/54gr04.pdf
[20] Github archive programって 何 で す か?, https://qiita.com/kaizen nagoya/items/27cb1 a6e3529a71b18a9
[21] https://github.com/kaizen- nagoya/anzen/blob/main/README.md
[22] https://ja.atlassian.com/git/tutorials/syncing
[23] OSS license on GitHub Licensed, https://www.infoq.com/jp/news/2018/03/github-[35] licensed-oss-license-tool
[24] 次 世 代 自 動 車 向 け 高 効 率 モ ーター用磁性材料技術開発, https://www.nedo.go.jp/content/100928880.pdf,2021
[25]電 動 車 向 け モ ー タ の 巻 線, https://sei.co.jp/technology/tr/bn196/pdf/196- 04.pdf, 2021
[26] 車 載 ネット ワ ー ク の 高 速 化, https://qiita.com/kaizen nagoya/items/a8cee76395d7d6801f2e, 2020
[27] は じ め て の 車 載 Ethernet, https://qiita.com/kaizen nagoya/items/81375e39d5255c479d0e, 2021
[28] Github archive programって 何 で す か?, https://qiita.com/kaizen nagoya/items/27cb1a6e3529a71b18a9, 2021
[29] プログラマにも読んでほしい「QC 検定にも役 立 つ!QC べ か ら ず 集 」https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d8ada7b7fceafe2e5f0e,
[30] QC 検定に落ち「たか」らかける記事20,000 人の方に読んでいただけ「たか」ら 書 け る 記 事 。「 た か た か 」分 析 の 勧 め
nt/tpdsf:/b/qroiiwtas.ec/o4m4g/sk0a5iz.pendfnagoya/items/2a371ee
8c8f1b78cd5bb,2021
[31]「風をあつめて」を計画書として事業展開してみる
https://qiita.com/kaizen nagoya/items/92365c542714f27e5658

新人

マネージャ・リーダーの私にとって有益な知見が得られた書籍
https://qiita.com/kazuo_reve/items/6976029e72763ea73245#_reference-df08fb0b4ee7eedaec9d

新人の方によく展開している有益な情報
https://qiita.com/kazuo_reve/items/d1a3f0ee48e24bba38f1

新人(学生)を指導するよりも新人(学生)に指導してもらった方が効率的。仮説・検証（139）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/db993b1536055029f7c8

#参考資料(reference)

第11回 TOPPERS活用アイデア・アプリケーション開発コンテスト

ひょっとしたら、この部門への投稿の表題を変えて、コンテストに応募するのも手かも。

TOPPERS のAUTOSARへの貢献(更新中), AUTOSAR(15)

AUTOSARとSimulink: Adaptive Platform, Classic Platformとマルチコア対応を含めた共通化を目指して

TOPPERS の AUTOSAR への貢献 II (改定中)

人生で影響を受けた本100冊。Youtube(3)

今まで書いてよかった技術書を紹介しよう！
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d31b7c158541d345a7ef

TOPPERS ソースを積み上げよう
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/65c15aed086f2da0928d

AUTOSAR一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/89c07961b59a8754c869

＜この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。＞

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