Verification of end-to-end real-time constraints in the context of AutoSar

Les systèmes électroniques embarqués dans les véhicules ont une complexité sans cesse croissante. Cependant, il est crucial d'en maîtriser le comportement temporel afin de garantir la sécurité ainsi que le confort des passagers. La vérification des contraintes temporelles de bout-en-bout est donc un enjeu majeur lors de la conception d'un véhicule. Dans le contexte de l'architecture logicielle AUTOSAR standard dans les véhicules, nous décomposons la vérification d'une contrainte de bout-en-bout en sous-problèmes d'ordonnancement sur les calculateurs et sur les réseaux de communication que nous traitons ensuite séparément. Dans un premier temps, nous présentons une approche permettant d'améliorer l'utilisation des calculateurs exécutant un grand nombre de composants logiciels, compatible avec l'introduction progressive des plateformes multi-coeurs. Nous décrivons des algorithmes rapides et efficaces pour lisser la charge périodique sur les calculateurs multi-coeurs en adaptant puis en améliorant une approche existant pour les bus CAN. Nous donnons également des résultats théoriques sur l'efficacité des algorithmes dans certains cas particuliers. Enfin, nous décrivons les possibilités d'utilisation de ces algorithmes en fonction des autres tâches exécutées sur le calculateur. La suite des travaux est consacrée à l'étude des distributions de temps de réponse des messages transmis sur les bus CAN. Dans un premier temps nous présentons une approche de simulation basée sur la modélisation des dérives d'horloges des calculateurs communicant sur le réseau. Nous montrons que nous obtenons des distributions de temps de réponse similaires en réalisant une longue simulation avec des dérives d'horloge ou en faisant un grand nombre de courtes simulations sans dérives d'horloge. Nous présentons enfin une technique analytique pour évaluer les distributions de temps de réponse des trames CAN. Nous présentons différents paramètres d'approximation permettant de réduire le nombre très important de calculs à effectuer en limitant la perte de précision. Enfin, nous comparons expérimentalement les résultats obtenus par analyse et simulation et décrivons les avantages et inconvénients respectifs de ces approchesThe complexity of electronic embedded systems in cars is continuously growing. Hence, mastering the temporal behavior of such systems is paramount in order to ensure the safety and comfort of the passengers. As a consequence, the verification of end-to-end real-time constraints is a major challenge during the design phase of a car. The AUTOSAR software architecture drives us to address the verification of end-to-end real-time constraints as two independent scheduling problems respectively for electronic control units and communication buses. First, we introduce an approach, which optimizes the utilization of controllers scheduling numerous software components that is compatible with the upcoming multicore architectures. We describe fast and efficient algorithms in order to balance the periodic load over time on multicore controllers by adapting and improving an existing approach used for the CAN networks. We provide theoretical result on the efficiency of the algorithms in some specific cases. Moreover, we describe how to use these algorithms in conjunction with other tasks scheduled on the controller. The remaining part of this research work addresses the problem of obtaining the response time distributions of the messages sent on a CAN network. First, we present a simulation approach based on the modelisation of clock drifts on the communicating nodes connected on the CAN network. We show that we obtain similar results with a single simulation using our approach in comparison with the legacy approach consisting in numerous short simulation runs without clock drifts. Then, we present an analytical approach in order to compute the response time distributions of the CAN frames. We introduce several approximation parameters to cope with the very high computational complexity of this approach while limiting the loss of accuracy. Finally, we compare experimentally the simulation and analytical approaches in order to discuss the relative advantages of each of the two approache