在上篇文章針對資料分散性服務(DDS)和時效性網路(TSN)進行介紹，本文則舉出了一個汽車自動駕駛(AD)案例，展示如何在AD系統上整合和實現DDS和TSN的關鍵技術。
案例研究顯示，將DDS和TSN整合使用，不僅提高了AD系統的可靠性，而且透過確定性的終端點到終端點(End-to-End, E2E)延遲解決了具時效性的AD資料流問題。
自動駕駛中的DDS與TSN
DDS和TSN的整合為汽車所有功能領域都帶來了巨大的好處，在自動駕駛(AD)方面體現尤為突出，實現自動駕駛更需要在安全、可靠和成本效益高的平台上提供最高水準的算力和通訊頻寬。
可商用的AD系統需要採用整體設計方法，因為僅擁有豐富的軟體API或可靠的硬體基礎設施是不夠的。製造商希望透過應用程式專用的處理核心和加速器來減少執行時間、功耗和晶片尺寸，進而降低AD成本並提高效能。另一方面，硬體平台必須運行複雜多樣的AD軟體演算法，包括並行訊號處理、分支控制程式碼、進階作業系統和低階韌體。此外，分散式處理依賴於各種傳輸介質(例如乙太網路和共用記憶體)和通訊模式，例如偶爾由事件觸發的封包和連續的高頻寬流。
幸運的是，具有數十種QoS策略的通用DDS功能集允許對關鍵AD處理和通訊模式(如可靠和及時的封包傳輸)進行程式設計。DDS能夠在快速有效的開發週期內實現分散式軟體元件的原型設計、遷移和修改，降低了這些組件的整合複雜性。TSN對DDS提供支援，以保證汽車交換機和處理器網路層的高效能和安全要求(如確定性的延遲和可靠交付)。
DDS和TSN整合所產生的協同作用滿足了嚴苛的AD需求，是分散式車載平台的首選解決方案。
自動駕駛應用案例研究
以資料為中心的終端點到終端點通訊是自動駕駛的核心，而確定性的延遲和可靠性對於通訊至關重要。為了說明DDS-TSN整合如何實現這些目標，有業者如恩智浦半導體(NXP)攜手RTI(Real-Time Innovations)創建了基於Autoware.Auto的AVP(Autonomous Valet Parking)應用展示。Autoware.Auto是一個聚焦自動駕駛的開源E2E軟體框架，包括定位、感知、預測、規畫和車輛控制，它以DDS作為底層通訊中介軟體。
此應用案例描述了這項工作背後的技術。在整個場景中，將Autoware.Auto的定位、預測和規畫模組部署到恩智浦BlueBox，如圖1所示。車輛控制模組使用GoldBox在閘道電子控制單元(ECU)上運行，GoldBox包含一個乙太網路交換機和一個恩智浦S32G處理器。連接到閘道的工作站運行LG SVL 類比器，該類比器對包括光學雷達感測器在內的類比環境進行運算。此案例在所有裝置上使用RTI Connext DDS作為中介軟體，包括DDS-TSN配置。
圖1 Autoware.Auto AVP應用的物理設置框圖
在Autoware.Auto AD堆疊，則將 行車記錄儀應用案例部署到場景中，以分析來自V2X應用的連接限制。行車記錄儀影音流從汽車發送出來，透過閘道傳輸到汽車使用者的智慧手機，讓使用者在AVP運行期間看到汽車在做什麼。
圖2顯示了Autoware.Auto的DDS流以及此行車記錄儀的RTP流。它表明，如果不採取預防措施，行車記錄儀流會干擾Autoware.Auto下發的車輛控制命令(VCC)。VCC流是涉及安全且具時效性的，因為它直接控制汽車的轉向和加速。為了儘量減少干擾性行車記錄儀流對VCC的影響，採用DDS-TSN XML配置，將相關DDS Topic與TSN流連接。透過DDS和TSN的整合，能夠輕鬆地將TSN功能(如PBS、CBS和CB)用於VCC和干擾流。
圖2 AVP資料流及其屬性
在設定的場景中，根據資料的系統級重要性，Autoware.Auto應用的乙太網路流量被分為三個不同的優先層級：
1.PCP=0：這是乙太網路流量的預設優先層級，用於所有不需要優先層級的流量。
2.PCP=4：此優先層級用於感測器資料流量(光學雷達、地圖、GNSS)。
3.PCP=5：這是系統中的最高優先層級，用於車輛控制命令。
優化低延遲和可靠通訊之系統方法
TSN通常被視為網路的功能集，但它對整個系統也有影響。TSN功能涵蓋了從發送應用到接收應用的整個處理過程。圖3描述了這一過程。
圖3 處理車輛資料的系統流程
整個處理過程的一個重要部分是應用本身以及它的網路堆疊和網路驅動程式。因此，設計巧妙的作業系統(OS)調度配置對於滿足應用的各種需求至關重要。調度需要確保非關鍵應用不會干擾涉及安全的應用，哪怕它們共用相同的資源。此外，藉由硬體的優先順序佇列來提供卸載支援，可以降低對應用的要求。
在發送和接收處理器之間，則使用支援TSN功能的網路交換機，TSN功能包括CBS(用於流量塑形)和CB(用於幀複刻)等。交換機設定需要根據整體系統應用要求進行客製化。
在網路流的接收端，需要利用多個RX佇列並根據流的PCP將流量引導到這些佇列中，因為處理進入的乙太網路封包是一項運算密集型任務。透過乙太網路流的轉向功能，系統開發人員能夠分別設定每個佇列，以最優化的方式平衡系統。除了DPAA2之外，恩智浦新處理器S32G中的封包轉發引擎(PFE)也支援這種RX流量轉向。
為了實現最佳AD效能，需要協調AD應用流的DDS QoS、作業系統調度、具有TSN功能的網路配置、流量轉向等。設計團隊充分考量分散式系統中的各個部分，可以保證安全關鍵流的確定性E2E延遲和網路冗餘。
終端點到終端點延遲的測量結果
在上述配置中，恩智浦和RTI運行了一個Autoware.Auto實施方案(配置和不配置DDS-TSN整合功能)，然後比較了E2E延遲測量值。具體來說，測量了從高效能電腦上的DDS資料寫入器傳輸VCC資料到閘道上DDS資料讀取器的E2E延遲。
來自娛樂中控板的行車記錄儀應用流量作為干擾流。過程中勘察了兩種干擾場景，一種是突發干擾，在兩個較短的時間段內，干擾達到鏈路容量的上限。然而，在第二種場景下，有一個恆定的干擾流占用了大約20%的鏈路容量。
如圖4所示，初始系統組態(灰色，無DDS-TSN)明顯受到突發干擾的影響。由於干擾流量，VCC資料流的延遲將增加10ms。車輛控制命令的延遲將影響車輛行為。影響的嚴重程度取決於車輛控制的實施情況以及車輛在干擾期間正在執行的運動類型。在恆定干擾的情況下，干擾對VCC延遲的影響沒有突發干擾的嚴重，但它仍然會使延遲增加5ms。
圖4 干擾對VCC資料的延遲影響
透過本文介紹的系統方法優化系統並啟用DDS和TSN功能後，在突發干擾期間，或在恆定干擾期間(圖4中用黑色標注的流量)，VCC流量延遲都不會受到明顯影響。測量結果顯示，將DDS流映射到TSN流，可保證涉及安全的VCC資料流之確定性網路延遲。
在TSN層面，PBS和CBS的主要貢獻是減少E2E延遲。如圖7所示，研究還在承載VCC流量的路徑上部署了冗餘電纜，並在交換機中配置了CB，以實現流的無縫冗餘。與預期的一樣，VCC流的延遲不受額外的幀複刻和消除的影響，即使在運行Autoware.Auto AVP應用時拔出一根電纜也沒有什麼影響。
OMG DDS-TSN規範
本文重點介紹了將DDS和TSN技術整合帶來的諸多好處：首先是對每個標準進行了獨立闡述，然後將二者整合在一起，透過應用案例展示它們的優勢。下一個合乎邏輯的步驟便是討論聯合標準化。
物件管理組織(Object Management Group, OMG)是負責DDS規範系列的標準組織。2018年，該組織發布了對TSN進行DDS擴展的《徵求建議書》。《徵求建議書》重點描述了整合使用這兩種標準的好處，並要求建立一套機制，將DDS應用整合到TSN網路中。
為回應該《徵求建議書》，RTI正在協調聯合提交建議書，以期為DDS和TSN供應商提供一套全面的指南，幫助他們實施可互通的解決方案。形成的規範將涵蓋可互通的DDS-TSN解決方案所要求的所有方面，包括：
1.配置和部署DDS應用以期在基於IEEE 802.1 Qcc的TSN上交換時效性資料所要用到的策略。
2.識別DDS流量所用到的機制，用於IEEE 802.1CB中規定的流識別和流轉換目的。
3.QoS設定檔，用於DDS應用透過TSN交換時效性資料。
4.在TSN上實施DDS即時發布-訂閱(RTPS)互通有線協定時應考量的注意事項。
5.RTPS有線協定到乙太網路的映射，用於直接透過乙太網路幀交換RTPS消息。
這項工作規畫於2021年底公布。根據OMG流程，最終文件將作為公開標準發布，並在OMG官網上免費公開提供。
車輛體系架構面臨挑戰
下一代車輛需要對傳統車輛體系架構進行大刀闊斧的更新改造，以滿足車內通訊和車對萬物通訊之需求。向Domain域體系架構和Zonal區域體系架構的轉變能夠優化效能並降低成本。Zonal區域體系架構將更多的子系統導入了車輛，這需要元件之間能夠完全互通。要確保始終如一的最佳效能，資料傳輸必須正確、可靠且延遲極低。DDS和TSN將成為實現OEM所要求的創新水準、打造出下一代車輛的樑柱。
本文介紹了DDS和TSN功能的一些基礎知識，闡述了DDS和TSN技術整合帶來的好處。文中的應用案例展示了DDS-TSN整合在現實生活中的優勢，以基於Autoware.Auto的自動代客泊車(Automatic Valet Parking)應用為例展示了兩種干擾流。運行該應用的物理網路部署了RTI Connext DDS和TSN硬體(如搭載處理器的網路交換機)。
以此系統組態測量的E2E延遲結果證明，藉由系統性方法將DDS QoS策略和TSN功能整合在一起，可以實現確定性的延遲。而將DDS和TSN整合，亦能提供正確的體系架構元件和標準，能夠實現OEM所要求的創新水準，打造出下一代車輛。
(本文作者Emilio Guijarro Cameros/Fernando GarcÍa Aranda/Pedro LÓpez Estepa皆任職於RTI；Lulu Chan/Jochen Seemann/Yuting Fu/AndrÉ Heinemans/Bart Vermeulen/Andrei Terechko皆任職於恩智浦半導體)