Softwarová podpora pro paralelní ADAS aplikace na vývojovém vzorku mikrokontroléru Aurix TC4

Abstract

V mnohých nových architektúrach v automobilovom priemysle sa využíva heterogénny dizajn kombinujúci skalárne a vektorové DSP procesory s cieľom splniť výkonové kritériá, bezpečnostné normy ASIL a kompetitívnu cenu. Cieľom tejto práce je vytvoriť súbor nástrojov a funkcií na podporu novej rodiny mikrokontrolérov TC4xx s heterogénnym dizajnom. Okrem toho sa analyzujú a využívajú vysokoúrovňové nástroje, ktoré umožňujú zrýchliť vývojové procesy. Táto práca ďalej zahŕňa implementáciu základnej softvérovej podpory pozostávajúcej z bootovania viacerých jadier, inicializácie základných periférií, ľahko použiteľnej registrácie funkcií obsluhy prerušenia a výpisu do UART so synchronizáciou viacerých jadier. Ďalej implementuje medziprocesorovú komunikáciu umožňujúcu výmenu údajov medzi jednotlivými jadrami, a tým aj odľahčenie výpočtovo náročných operácií na paralelnej jednotke. Na demonštráciu možností vektorového procesora boli vyvinuté dve aplikácie - algoritmus založený na Kalmanovom filtri na odhad rýchlosti vedúceho vozidla a konvolučná neurónová sieť natrénovaná na rozpoznávanie ospalého vodiča. Správna funkcionalita bola overená spustením programov v simulačnom prostredí a následne na prvom prototype evaluačnej dosky.

To meet the combination of performance, ASIL safety standards and cost-effectiveness, many new architectures in the automotive industry are adopting a heterogeneous design combining scalar, and vector DSP processors. The aim of this thesis is to create a set of tools and functions to support the new TC4xx family of microcontrollers adopting the heterogeneous design. Furthermore, high-level tools are analyzed and used to enable accelerated development processes. The scope of this thesis further includes an implementation of basic software support consisted of multi-core booting, initialization of essential peripherals, easy-to-use registration of interrupt service routines and printing to UART with multi-core synchronization. Further it contains, the inter-processor communication allowing data exchange between individual cores, and thus offloading computationally intensive operations on a parallel computing unit. To demonstrate the capabilities of the vector processor, two experiments were developed - a Kalman filter-based application to estimate the speed of the lead vehicle and a convolutional neural network trained to recognize the drowsy driver. The correct functionality was verified by running the programs in a simulation environment and subsequently on the first prototype of the evaluation board.