智能驾驶系统是一个非常复杂的系统:
mbd(model-base-design),广泛应用在自然科学、金融经济、社会分析等各领域,帮助理解复杂系统。
不管用什么样的方法设计一个系统,都是将复杂的系统拆解成更小粒度的组件,标准化这些组件的原型设计,管理这些组件的生命周期,支撑这些组件的诊断、部署和升级,实现基于业务的通讯和读写数据。
带着这些问题,一起看下面mbd的基础技术。
先梳理mbd相关组件原型定义,分析组件生命周期管理逻辑,以及他们如何支撑业务架构。
一个复杂系统考虑降低复杂度、耦合度、提高复用性、灵活性,就需要使用soa。
将整个复杂系统拆解成低耦合的服务,并通过一系列服务管理手段来管理其生命周期,形成子系统/子产品矩阵。
系统拆解第一技术就是soa。
使用soa将复杂系统拆解到一定颗粒度之后,因为工作量或者无法低耦合的继续拆解。但此子系统的复杂度还是很高,无法通过独立的状态机来清晰的完成。那么就需要一些组件高耦合的来实现这个子系统。
在这样一组状态机的原型中,无法使用服务来管理内部状态机之间的合作逻辑,我定义这样的状态机组合为功能组。
功能组原型:
故障和健康度管理:
为什么没有将诊断、配置等概念拿出来讲,而是在这里分析故障和健康度管理。是因为诊断、配置对于组件类型差异是没有区别的,而故障和健康度管理是存在差异
功能管理层(AD功能,业务服务)
功能模型层
数据&通讯适配层
部署和通讯适配(仿真和)
对手件
网络
计算平台(支撑部署、存储、算力)
通讯适配(网络orshm)
软件实例化(os,fs,em,sm,fg,cm,soa等基础软件)(基础软件接口标准化,支撑上层模型实例,比如仿真)
组织架构模型
交付架构模型
流程架构模型
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