Метод визначення часу виконання програм у системах реального часу
DOI:
https://doi.org/10.32347/2412-9933.2025.63.212-222Ключові слова:
операційна система реального часу, адаптивний круїз-контроль, час виконання завдання, сенсори, актуатори, моделюванняАнотація
Проблема функціонування комп'ютерних систем реального часу, зокрема таких критичних до збоїв, як адаптивний круїз-контроль, полягає не лише в логічній коректності, а й у своєчасній видачі результатів, де будь-які затримки можуть мати критичні наслідки. Існуючі моделі часто спрощують систему, що моделюється, та не враховують динамічну природу появи завдань, що є невід'ємною складовою сучасних систем реального часу. У даній статті запропоновано метод визначення часу виконання завдань у системах реального часу, який враховує динамічну природу появи завдань під час роботи системи. Метод деталізує різні типи подій (асинхронні, синхронні, ізохронні) та типи завдань за характером виникнення (періодичні, спорадичні, аперіодичні), а також розглядає різні види залежностей між завданнями, включаючи умовні активації. Для реалістичної оцінки часу виконання завдань використовуються дані, отримані з досліджень аналогів до компонентів системи АКК (сенсори, контролери, актуатори). Визначені таким чином часові характеристики є основою для подальшого моделювання роботи системи, що дозволяє обрати алгоритм планувальника завдань, який задовольнятиме часові вимоги системи. Це гарантує відповідність системи її жорстким вимогам щодо затримки, забезпечуючи надійне та безпечне функціонування, а також дозволяє виявляти потенційні проблеми на ранніх етапах розробки системи.
Посилання
Yurovych, I., & Zaitsev, V. (2024). Method of determining timing parameters of real time systems. Management of Development of Complex Systems, 59, 148–154. DOI: URL: https://doi.org/10.32347/2412-9933.2024.59.148-154.
Zaitsev, V., & Tsybaev, E. (2023). Estimation of timing characteristics in real-time computer systems using petri nets. Management of Development of Complex Systems, 40, 48–62.
Zaitsev, V., & Tsybaev, E. (2019). A model for estimating time characteristics in real-time computer systems using Petri nets. Management of Development of Complex Systems, 40, 76–86.
Zaitsev, V., & Tsybaev, E. (2020). Evaluation of time characteristics of problems in multiprocessor real-time systems using petri networks. Management of Development of Complex Systems, 42, 43–50.
Zaitsev, V. G., & Tsybaev, E. I. (2019). Real-time computer systems: A textbook. Kyiv, Ukraine: National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute".
Ciyun, L., Liu, Y., Zhang, X., Li, X., Wu, X., & Liu, X. (2023). Vehicle Detection and Tracking with Roadside LiDAR Using Improved ResNet18 and the Hungarian Algorithm. Sensors, 23(15), 6757. DOI: URL: https://doi.org/10.3390/s23156757.
Joong-hee, H., & Chi-ho, P. (2019, May 8). Performance evaluation on GNSS, wheel speed sensor, yaw rate sensor, and gravity sensor integrated positioning algorithm for automotive navigation system. In E3S Web of Conferences (Vol. 84, p. 01004). Republic of Korea: EDP Sciences. DOI: URL: https://doi.org/10.1051/e3sconf/20198401004.
Prasetyono, A. P., Suwito, A., & Budi, S. (2020). Multiple Sensing Method Using Moving Average Filter for Automotive Ultrasonic Sensor. Journal of Physics: Conference Series, 1569(3), 032001. DOI: URL: https://doi.org/10.1088/1742-6596/1569/3/032001.
Kumagai, O., Takamatsu, S., Tanaka, S., Tanaka, K., Oikawa, H., Kawada, Y., Suzuki, A., Arai, H., & Sakata, S. (2021). 7.3 A 189×600 Back-Illuminated Stacked SPAD Direct Time-of-Flight Depth Sensor for Automotive LiDAR Systems. In 2021 IEEE International Solid-State Circuits Conference (ISSCC) (pp. 110–112). San Francisco, USA: IEEE. DOI: URL: https://doi.org/10.1109/ISSCC42661.2021.9366114.
Almadani, B., Alshammari, N., & Al-Roubaiey, A. (2023). Adaptive Cruise Control Based on Real-Time DDS Middleware. IEEE Access, 11, 75407–75423. DOI: URL: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3296317.
Liu, Y., Li, F., & Sun, B. (2023). Self-Tuning Backstepping Control with Kalman-like Filter for High-Precision Control of Automotive Electronic Throttle. Electronics, 12(10), 2262. DOI: URL: https://doi.org/10.3390/electronics12102262.
Wu, T., Li, J., & Qin, X. (2021). Braking performance oriented multi–objective optimal design of electro–mechanical brake parameters. PLoS ONE, 16(5), e0251714. DOI: URL: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0251714.
Kreß, J., Beirer, T., & Gruler, T. (2023). Low-Cost Throttle-By-Wire-System Architecture for Two-Wheeler Vehicles. SAE Technical Paper Series. SAE International. DOI: URL: https://doi.org/10.4271/2023-01-0498.
Salgado, V., Gomes, D., & Andrade Lima, C. (2024). Modeling and Simulation of an Electromagnetic Brake-by-Wire System for Formula SAE Vehicles. SAE Technical Paper Series. SAE International. DOI: URL: https://doi.org/10.4271/2024-01-0495.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Іван Юрович , Володимир Зайцев
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
