毫無疑問,現(xiàn)代汽車行業(yè)正在朝著全電動和自動駕駛汽車的方向發(fā)展。這類汽車中包括大量的電子控制單元,而且隨著技術(shù)的進(jìn)步,其數(shù)量還在持續(xù)增加。雖然這種轉(zhuǎn)型帶來了許多優(yōu)勢,但隨之而來的也有各種功能安全和信息安全威脅方面的新問題。自動駕駛汽車的 ECU 一旦出現(xiàn)故障,就可能會危及生命安全。此外,智能汽車還引入了一系列新的漏洞,容易遭受網(wǎng)絡(luò)攻擊1 。因此,設(shè)計(jì)可靠且安全的硬件已成為當(dāng)務(wù)之急。ISO 26262 標(biāo)準(zhǔn)定義了多種程序和要求,以確保處于不同的汽車功能安全完整性級別 (ASIL) 的系統(tǒng)的可靠性。該標(biāo)準(zhǔn)定義了幾個指標(biāo)來證明系統(tǒng)的可靠性,其中包括單點(diǎn)故障指標(biāo) (SPFM) 和潛在故障指標(biāo) (LFM)。
即使實(shí)現(xiàn)最低認(rèn)證要求,也是一項(xiàng)頗具挑戰(zhàn)性的任務(wù)2。關(guān)于如何根據(jù) ISO 26262 標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行功能安全評估,業(yè)界已經(jīng)發(fā)表了多項(xiàng)著作3, 4, 5, 6。Grosse 等人的著作5 中提出了適用于功能安全評估的形式驗(yàn)證方法。這些方法的缺點(diǎn)在于,由于狀態(tài)爆炸的問題,它們受制于電路規(guī)模,不可能找到所有故障的結(jié)果6。另一種技術(shù)是使用故障仿真,它能提供全面而具體的結(jié)果。但這種方法的缺點(diǎn)在于,需要依賴于高翻轉(zhuǎn)率的輸入激勵,并且需要大量計(jì)算資源。即便如此,這仍是 ISO 26262 的優(yōu)先方法。da Silva 等人的著作6 將這兩種方法與自動測試向量生成 (ATPG) 技術(shù)相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了非常高的覆蓋率。雖然他們在分析中實(shí)現(xiàn)了很高的覆蓋率,但所用的設(shè)計(jì)復(fù)雜性一般。據(jù)我們所知,針對工業(yè)規(guī)模的設(shè)計(jì),目前還沒有任何公開的功能安全評估工作結(jié)果。
在本文中,我們將展示利用近 300 萬個故障對一個完整的工業(yè)規(guī)模核進(jìn)行的全面功能安全評估,助其獲得 ISO 26262 ASIL-B 認(rèn)證(要求 SPFM ≥ 90% 且 LFM ≥ 60%)。我們根據(jù) ISO 26262 的建議,通過故障仿真進(jìn)行了此項(xiàng)評估。從文獻(xiàn)中可以清楚地看到,完成這一認(rèn)證過程頗具挑戰(zhàn)性,對于如此規(guī)模的設(shè)計(jì)而言更是如此。在本文中,我們將介紹注錯分析和仿真的關(guān)鍵參數(shù),以優(yōu)化執(zhí)行時間;以及在注錯仿真之外采用的技術(shù),以盡可能地減少未分類的故障。我們實(shí)現(xiàn)了 91.9% 的平均 SPFM 和 75% 的估計(jì) LFM,達(dá)成了 ASIL-B 目標(biāo)。
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原文標(biāo)題:Rambus RT-640 的 ISO 26262 認(rèn)證之路
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