AUTOSAR图解==>AUTOSAR_AP_TPS_MachineConfiguration

AUTOSAR 自适应平台机器配置详解

全面剖析AUTOSAR AP机器配置架构、元模型关系与建模策略

目录


1. 概述

AUTOSAR(AUTomotive Open System ARchitecture)自适应平台(Adaptive Platform,简称AP)是为支持高度自动驾驶和网联功能而设计的车载软件架构。在AUTOSAR AP中,机器配置(Machine Configuration)是一项关键机制,它定义了如何配置AP系统中的各种功能集群和组件。

本文将深入探讨AUTOSAR AP机器配置(APMC)的架构、元模型关系、建模策略以及参数与引用类型,帮助读者全面理解AP系统的配置机制。与AUTOSAR经典平台(Classic Platform,简称CP)的ECU配置(EcuC)相比,AP机器配置采用了更为简化和灵活的方法,以适应现代汽车软件的复杂需求。


2. AUTOSAR AP机器配置架构

2.1 整体架构

AUTOSAR AP机器配置主要分为两大部分:定义侧(Definition Side)和值侧(Value Side)。定义侧描述了配置的结构和规则,而值侧则存储具体的配置值。这种分离使得配置结构与实际值可以独立管理,提高了灵活性。

在这里插入图片描述

图2.1:AUTOSAR AP机器配置概览架构

从上图可以看出,自适应平台机器配置主要包含以下关键元素:

  1. 定义侧(Definition Side)

    • Parameter定义:定义各种参数类型,包括枚举参数、布尔参数、整数参数、浮点参数和字符串参数
    • Reference定义:定义各种引用类型,包括容器引用、外部引用和实例引用
    • 参数和引用都使用特定的类型系统,可以满足不同场景的配置需求
  2. 值侧(Value Side)

    • Parameter值:存储具体参数值,分为数值参数值和文本参数值
    • Reference值:存储具体引用值,指向定义侧中定义的元素
  3. 元模型关系

    • M2元模型与M1模型之间的关系,遵循严格的结构定义
    • 序列化关系,包括从元模型到XML Schema,从模型到XML文件
  4. 设计模型与配置模型关系

    • 设计模型可以派生到配置模型,支持多种派生策略

这种分层架构使得AUTOSAR AP机器配置更加灵活,能够适应多种配置场景,同时保持与设计模型的一致性。

2.2 类结构详解

为了更清晰地理解AUTOSAR AP机器配置的内部结构,下图展示了定义侧和值侧的详细类结构:

在这里插入图片描述

图2.2:AUTOSAR AP机器配置类图

从类图中可以看出以下重要结构:

  1. 定义侧类层次结构

    • MachineDesign:机器设计的顶层类,包含多个配置元素
    • ConfigurationElement:所有配置元素的抽象基类,提供通用属性如shortNamedesc
    • ContainerParameterReference:从ConfigurationElement继承的三种主要元素类型
    • 参数类型体系:从Parameter继承的具体参数类型,如EnumerationParameterBooleanParameter
    • 引用类型体系:从Reference继承的具体引用类型,如ContainerReferenceForeignReference
  2. 值侧类层次结构

    • ConfigurationValue:所有配置值的抽象基类
    • ContainerValueParameterValueReferenceValue:从ConfigurationValue继承的三种主要值类型
    • NumericalValueTextualValue:从ParameterValue继承的具体参数值类型
  3. 关键关系

    • 定义侧和值侧之间通过引用关系连接,值侧元素引用定义侧中的相应元素
    • Container可以包含多个ConfigurationElement,形成层次化的配置结构
    • ContainerValue可以包含多个ConfigurationValue,对应定义侧的结构

这种类结构设计具有良好的可扩展性和灵活性,允许配置在不同功能域之间保持一致性,同时支持特定功能集群的定制化需求。


3. 元模型与序列化关系

3.1 元模型层级

AUTOSAR采用多级元建模方法,在机器配置中这一点尤为重要。以下图表展示了元模型层级和序列化关系:

在这里插入图片描述

图3.1:AUTOSAR AP元模型层级和序列化关系图

从图中可以看出三种关键的层级关系:

  1. M2与M1模型关系

    • M2元模型:定义AUTOSAR模型的"语法",是创建其他模型的基础
    • M1模型:依据M2元模型创建的具体模型,如机器配置模型
    • M2元模型序列化为XML Schema,而M1模型序列化为XML文件
    • XML文件需要符合由XML Schema定义的结构规则
  2. 参数定义与参数值关系

    • 参数定义侧:定义参数的结构和规则,相当于"语法"
    • 参数值侧:存储具体参数值,必须符合定义侧设定的规则
    • 定义侧序列化为参数定义XML,值侧序列化为参数值XML
    • 参数值XML的结构由参数定义XML决定
  3. 综合层级关系

    • M2元模型定义M1模型(包括定义侧和值侧)的结构
    • 定义侧(M1)定义值侧(M1)的结构
    • 所有XML序列化产物之间存在层级验证关系

这种多层元建模方法的关键点是:

  • 值侧必须同时遵循M2元模型定义的结构规则
  • 值侧还必须遵循定义侧确定的内容规则
  • 这种双重约束确保了配置的正确性和一致性

3.2 参数定义与值关系

在AUTOSAR AP机器配置中,参数定义和参数值之间的关系是基础性的概念。定义侧建立了配置的"语法",而值侧则按照这个"语法"提供具体的配置数据。

这种分离带来几个关键优势:

  • 配置变更简化:可以独立更新配置值,而不需要修改配置结构
  • 多配置支持:同一配置定义可以有多套配置值,适用于不同部署场景
  • 验证自动化:系统可以根据定义侧的规则自动验证值侧的正确性
  • 工具链支持:建模工具可以基于定义侧提供更好的配置编辑体验

4. 建模策略

AUTOSAR AP提供了多种建模策略,用于不同场景下设计模型和配置模型的整合。下图展示了这些建模策略:

在这里插入图片描述

图4.1:AUTOSAR AP建模策略图

4.1 仅设计模型

在某些特殊场景下,可以完全从设计模型获取配置信息,无需创建单独的配置模型:

  • 适用场景:配置需求简单,或者设计模型中已包含足够的配置信息
  • 工作方式:直接从设计模型中提取需要的配置信息
  • 优势:减少模型冗余,简化工作流程
  • 局限性:仅适用于少数特殊情况,不适合复杂配置场景

4.2 完全派生策略

将设计模型完全派生到配置模型的策略类似于AUTOSAR经典平台中的Com配置方法:

  • 工作方式:所有相关设计信息复制到配置模型中
  • 特点:派生完成后,设计模型可以不再需要
  • 优势:配置模型包含所有必要信息,独立完整
  • 局限性:配置模型可能变得庞大且复杂,存在信息冗余

4.3 部分派生策略

部分派生策略有两种变体:使用平面引用和使用实例引用:

  1. 使用平面引用的部分派生

    • 只将部分设计信息派生到配置模型
    • 配置模型使用平面引用指向原始设计模型
    • 不使用类型-原型模式
    • 设计模型必须保留
  2. 使用实例引用的部分派生

    • 同样只派生部分设计信息
    • 配置模型使用实例引用指向设计模型
    • 主要针对使用类型-原型模式的元模型
    • 设计模型必须保留

部分派生策略的主要优势是减少了信息冗余,同时保持了设计模型和配置模型之间的联系。

4.4 仅配置模型

在某些场景下,可能不存在相关的设计模型,所有配置都在M1级别直接完成:

  • 适用场景:无需从设计模型中获取信息的纯配置场景
  • 工作方式:直接在配置模型中创建所有必要的配置元素
  • 局限性:这种方法在AUTOSAR中较少使用,通常是特殊情况

4.5 厂商扩展策略

厂商可以基于AUTOSAR标准的功能集群定义创建自己的扩展:

  • 工作方式:从标准功能集群定义派生厂商特定功能集群定义
  • 扩展能力:可以添加厂商特定的容器、参数或引用
  • 语言一致性:使用与标准定义相同的语言元素
  • 优势:便于工具开发,允许后续标准化

这种厂商扩展策略使得AUTOSAR生态系统可以在保持标准兼容性的同时,满足特定厂商的需求。


5. 参数与引用详解

5.1 参数类型

AUTOSAR AP机器配置支持多种参数类型,以满足不同的配置需求:

![嵌入式
汽车
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图解AUTOSAR_CP

](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/c9b25d4de9c746a7888ee80c80699ba1.png#pic_center)

图5.1:AUTOSAR AP参数与引用详细结构图

从图中可以看出,AUTOSAR AP支持以下参数类型:

  1. 枚举参数(EnumerationParameter)

    • 定义有限的选项集合(如NetworkState可选值为"OFFLINE"、“ONLINE”、“PREPARED”)
    • 默认值必须是选项列表中的一个值
    • 适用于离散选项场景
  2. 布尔参数(BooleanParameter)

    • 表示开/关、是/否类型的配置(如IsEnabled
    • 默认值为truefalse
    • 适用于二元选择场景
  3. 整数参数(IntegerParameter)

    • 包含可选的最小值和最大值约束(如RetryCount的范围为0-10)
    • 可以设置默认值
    • 适用于需要整数配置的场景
  4. 浮点参数(FloatParameter)

    • 支持带小数点的数值(如Timeout的范围为0.0-60.0)
    • 可以设置最小值、最大值和默认值
    • 适用于需要精确数值的场景
  5. 字符串参数(StringParameter)

    • 用于文本类型的配置值(如InstanceName
    • 可以设置默认值
    • 适用于需要自由文本的场景

5.2 引用类型

AUTOSAR AP机器配置支持三种主要的引用类型:

  1. 容器引用(ContainerReference)

    • 引用配置模型内部的其他容器(如LoggerConfiguration引用LoggerContainer
    • 指定targetType属性确定引用目标的类型
    • 用于在配置元素之间建立关联
  2. 外部引用(ForeignReference)

    • 引用外部命名空间中的元素(如ServiceInterface引用AUTOSAR/ServiceInterfaces命名空间中的元素)
    • 包含referencedTypetargetNamespace属性
    • 用于连接设计模型或其他独立模型中的元素
  3. 实例引用(InstanceReference)

    • 引用特定上下文路径中的实例(如ComInstance引用特定路径下的通信实例)
    • 包含contextPath指定引用上下文
    • 适用于指向具体部署实例的场景

5.3 容器结构

容器是AUTOSAR AP机器配置中组织参数和引用的基本结构:

  1. 定义侧容器

    • 提供层次化的组织结构(如NetworkManagementContainer
    • 包含参数、引用和子容器
    • 定义配置的整体结构和关系
  2. 值侧容器

    • 对应定义侧的容器结构(如NetworkManagementValue
    • 包含实际的参数值和引用值
    • 必须遵循定义侧确定的结构

容器结构使得配置可以按功能域或功能集群进行模块化组织,提高了配置的可读性和维护性。


6. 总结

AUTOSAR自适应平台的机器配置(APMC)提供了一个灵活且功能强大的机制,用于配置自适应平台系统的各个方面。相比于经典平台的ECU配置,它采用了更为简化和现代化的方法。

AUTOSAR AP机器配置的主要特点包括:

  • 定义侧与值侧分离:清晰分离配置结构和具体值,提高了灵活性
  • 丰富的参数与引用类型:满足各种配置需求的类型系统
  • 多层元模型架构:基于AUTOSAR元模型的多级建模方法
  • 多种建模策略:支持不同场景下的设计模型与配置模型集成
  • 容器化组织结构:层次化组织配置元素,提高可维护性
  • 厂商扩展能力:支持厂商特定扩展,满足个性化需求

通过这些机制,AUTOSAR AP机器配置能够满足现代汽车软件中日益增长的复杂性和灵活性需求,同时保持与AUTOSAR标准的一致性和兼容性。

对于开发人员和架构师而言,深入理解AUTOSAR AP机器配置的结构和原理,有助于设计更加灵活、可维护和可扩展的车载软件系统,为高级驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶功能提供坚实的软件基础。

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