面向ASIL-D项目的安全架构实践

ASIL-D安全架构实践

从MCU Lockstep到双ECU冷冗余的工程化实现


一、ASIL-D的本质要求

ISO 26262 对 ASIL-D 系统提出了两类关键指标:

指标 含义 要求
SPFM (Single Point Fault Metric) 单点故障不致命的比例 ≥ 99%
LFM (Latent Fault Metric) 潜在多故障可被发现的比例 ≥ 90%

换句话说:

ASIL-D 系统要能检测几乎所有可能导致安全目标违背的单点故障,并能在潜在双故障前识别风险。


二、ASIL-D系统的四级防线架构

ASIL-D的设计思想可以分为四层防护逻辑:

1️⃣ 硬件层冗余:MCU Lockstep、双电源域、双ADC 2️⃣ 执行层监控:任务监控、看门狗、输出反馈 3️⃣ 系统层降级:Limp Home、功能切换、输出冻结 4️⃣ 通信层安全

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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