Connessione di sitemi a microcontrollore con reti geografiche

Fra le varie ragioni della crescente pervasività di Internet in molteplici settori di mercato del tutto estranei all’ICT, va senza dubbio evidenziata la possibilità di creare canali di comunicazione attraverso i quali poter comandare un sistema e ricevere da esso informazioni di qualsiasi genere, qualunque distanza separi controllato e controllore. Nel caso specifico, il contesto applicativo è l’automotive: in collaborazione col Dipartimento di Ingegneria Elettrica dell’Università di Bologna, ci si è occupati del problema di rendere disponibile a distanza la grande quantità di dati che i vari sotto-sistemi componenti una automobile elettrica si scambiano fra loro, sia legati al tipo di propulsione, elettrico appunto, come i livelli di carica delle batterie o la temperatura dell’inverter, sia di natura meccanica, come i giri motore. L’obiettivo è quello di permettere all’utente (sia esso il progettista, il tecnico riparatore o semplicemente il proprietario) il monitoraggio e la supervisione dello stato del mezzo da remoto nelle sue varie fasi di vita: dai test eseguiti su prototipo in laboratorio, alla messa in strada, alla manutenzione ordinaria e straordinaria. L’approccio individuato è stato quello di collezionare e memorizzare in un archivio centralizzato, raggiungibile via Internet, tutti i dati necessari. Il sistema di elaborazione a bordo richiede di essere facilmente integrabile, quindi di piccole dimensioni, e a basso costo, dovendo prevedere la produzione di molti veicoli; ha inoltre compiti ben definiti e noti a priori. Data la situazione, si è quindi scelto di usare un sistema embedded, cioè un sistema elettronico di elaborazione progettato per svolgere un limitato numero di funzionalità specifiche sottoposte a vincoli temporali e/o economici. Apparati di questo tipo sono denominati “special purpose”, in opposizione ai sistemi di utilità generica detti “general purpose” quali, ad esempio, i personal computer, proprio per la loro capacità di eseguire ripetutamente un’azione a costo contenuto, tramite un giusto compromesso fra hardware dedicato e software, chiamato in questo caso “firmware”. I sistemi embedded hanno subito nel corso del tempo una profonda evoluzione tecnologica, che li ha portati da semplici microcontrollori in grado di svolgere limitate operazioni di calcolo a strutture complesse in grado di interfacciarsi a un gran numero di sensori e attuatori esterni oltre che a molte tecnologie di comunicazione. Nel caso in esame, si è scelto di affidarsi alla piattaforma open-source Arduino; essa è composta da un circuito stampato che integra un microcontrollore Atmel da programmare attraverso interfaccia seriale, chiamata Arduino board, ed offre nativamente numerose funzionalità, quali ingressi e uscite digitali e analogici, supporto per SPI, I2C ed altro; inoltre, per aumentare le possibilità d’utilizzo, può essere posta in comunicazione con schede elettroniche esterne, dette shield, progettate per le più disparate applicazioni, quali controllo di motori elettrici, gps, interfacciamento con bus di campo quale ad esempio CAN, tecnologie di rete come Ethernet, Bluetooth, ZigBee, etc. L’hardware è open-source, ovvero gli schemi elettrici sono liberamente disponibili e utilizzabili così come gran parte del software e della documentazione; questo ha permesso una grande diffusione di questo frame work, portando a numerosi vantaggi: abbassamento del costo, ambienti di sviluppo multi-piattaforma, notevole quantità di documentazione e, soprattutto, continua evoluzione ed aggiornamento hardware e software. È stato quindi possibile interfacciarsi alla centralina del veicolo prelevando i messaggi necessari dal bus CAN e collezionare tutti i valori che dovevano essere archiviati. Data la notevole mole di dati da elaborare, si è scelto di dividere il sistema in due parti separate: un primo nodo, denominato Master, è incaricato di prelevare dall’autovettura i parametri, di associarvi i dati GPS (velocità, tempo e posizione) prelevati al momento della lettura e di inviare il tutto a un secondo nodo, denominato Slave, che si occupa di creare un canale di comunicazione attraverso la rete Internet per raggiungere il database. La denominazione scelta di Master e Slave riflette la scelta fatta per il protocollo di comunicazione fra i due nodi Arduino, ovvero l’I2C, che consente la comunicazione seriale fra dispositivi attraverso la designazione di un “master” e di un arbitrario numero di “slave”. La suddivisione dei compiti fra due nodi permette di distribuire il carico di lavoro con evidenti vantaggi in termini di affidabilità e prestazioni. Del progetto si sono occupate due Tesi di Laurea Magistrale; la presente si occupa del dispositivo Slave e del database. Avendo l’obiettivo di accedere al database da ovunque, si è scelto di appoggiarsi alla rete Internet, alla quale si ha oggi facile accesso da gran parte del mondo. Questo ha fatto sì che la scelta della tecnologia da usare per il database ricadesse su un web server che da un lato raccoglie i dati provenienti dall’autovettura e dall’altro ne permette un’agevole consultazione. Anch’esso è stato implementato con software open-source: si tratta, infatti, di una web application in linguaggio php che riceve, sotto forma di richieste HTTP di tipo GET oppure POST, i dati dal dispositivo Slave e provvede a salvarli, opportunamente formattati, in un database MySQL. Questo impone però che, per dialogare con il web server, il nodo Slave debba implementare tutti i livelli dello stack protocollare di Internet. Due differenti shield realizzano quindi il livello di collegamento, disponibile sia via cavo sia wireless, rispettivamente attraverso l’implementazione in un caso del protocollo Ethernet, nell’altro della connessione GPRS. A questo si appoggiano i protocolli TCP/IP che provvedono a trasportare al database i dati ricevuti dal dispositivo Master sotto forma di messaggi HTTP. Sono descritti approfonditamente il sistema veicolare da controllare e il sistema controllore; i firmware utilizzati per realizzare le funzioni dello Slave con tecnologia Ethernet e con tecnologia GPRS; la web application e il database; infine, sono presentati i risultati delle simulazioni e dei test svolti sul campo nel laboratorio DIE.

Towards model driven software development for Arduino platforms: a DSL and automatic code generation

La tesi ha lo scopo di esplorare la produzione di sistemi software per Embedded Systems mediante l'utilizzo di tecniche relative al mondo del Model Driven Software Development. La fase più importante dello sviluppo sarà la definizione di un Meta-Modello che caratterizza i concetti fondamentali relativi agli embedded systems. Tale modello cercherà di astrarre dalla particolare piattaforma utilizzata ed individuare quali astrazioni caratterizzano il mondo degli embedded systems in generale. Tale meta-modello sarà quindi di tipo platform-independent. Per la generazione automatica di codice è stata adottata una piattaforma di riferimento, cioè Arduino. Arduino è un sistema embedded che si sta sempre più affermando perché coniuga un buon livello di performance ed un prezzo relativamente basso. Tale piattaforma permette lo sviluppo di sistemi special purpose che utilizzano sensori ed attuatori di vario genere, facilmente connessi ai pin messi a disposizione. Il meta-modello definito è un'istanza del meta-metamodello MOF, definito formalmente dall'organizzazione OMG. Questo permette allo sviluppatore di pensare ad un sistema sotto forma di modello, istanza del meta-modello definito. Un meta-modello può essere considerato anche come la sintassi astratta di un linguaggio, quindi può essere definito da un insieme di regole EBNF. La tecnologia utilizzata per la definizione del meta-modello è stata Xtext: un framework che permette la scrittura di regole EBNF e che genera automaticamente il modello Ecore associato al meta-modello definito. Ecore è l'implementazione di EMOF in ambiente Eclipse. Xtext genera inoltre dei plugin che permettono di avere un editor guidato dalla sintassi, definita nel meta-modello. La generazione automatica di codice è stata realizzata usando il linguaggio Xtend2. Tale linguaggio permette di esplorare l'Abstract Syntax Tree generato dalla traduzione del modello in Ecore e di generare tutti i file di codice necessari. Il codice generato fornisce praticamente tutta la schematic part dell'applicazione, mentre lascia all'application designer lo sviluppo della business logic. Dopo la definizione del meta-modello di un sistema embedded, il livello di astrazione è stato spostato più in alto, andando verso la definizione della parte di meta-modello relativa all'interazione di un sistema embedded con altri sistemi. Ci si è quindi spostati verso un ottica di Sistema, inteso come insieme di sistemi concentrati che interagiscono. Tale difinizione viene fatta dal punto di vista del sistema concentrato di cui si sta definendo il modello. Nella tesi viene inoltre introdotto un caso di studio che, anche se abbastanza semplice, fornisce un esempio ed un tutorial allo sviluppo di applicazioni mediante l'uso del meta-modello. Ci permette inoltre di notare come il compito dell'application designer diventi piuttosto semplice ed immediato, sempre se basato su una buona analisi del problema. I risultati ottenuti sono stati di buona qualità ed il meta-modello viene tradotto in codice che funziona correttamente.

Development of an innovative non rule-based energy management strategy for a Hybrid Electric Vehicle, structured for predictive driving controls based on external information knowledge

Recently, the interest of the automotive market for hybrid vehicles has increased due to the more restrictive pollutants emissions legislation and to the necessity of decreasing the fossil fuel consumption, since such solution allows a consistent improvement of the vehicle global efficiency. The term hybridization regards the energy flow in the powertrain of a vehicle: a standard vehicle has, usually, only one energy source and one energy tank; instead, a hybrid vehicle has at least two energy sources. In most cases, the prime mover is an internal combustion engine (ICE) while the auxiliary energy source can be mechanical, electrical, pneumatic or hydraulic. It is expected from the control unit of a hybrid vehicle the use of the ICE in high efficiency working zones and to shut it down when it is more convenient, while using the EMG at partial loads and as a fast torque response during transients. However, the battery state of charge may represent a limitation for such a strategy. That’s the reason why, in most cases, energy management strategies are based on the State Of Charge, or SOC, control. Several studies have been conducted on this topic and many different approaches have been illustrated. The purpose of this dissertation is to develop an online (usable on-board) control strategy in which the operating modes are defined using an instantaneous optimization method that minimizes the equivalent fuel consumption of a hybrid electric vehicle. The equivalent fuel consumption is calculated by taking into account the total energy used by the hybrid powertrain during the propulsion phases. The first section presents the hybrid vehicles characteristics. The second chapter describes the global model, with a particular focus on the energy management strategies usable for the supervisory control of such a powertrain. The third chapter shows the performance of the implemented controller on a NEDC cycle compared with the one obtained with the original control strategy.

Development of a Predictive Control Function for a Plug-in Hybrid Electric Vehicle with Electrically-heated Catalyst

This master thesis work is focused on the development of a predictive EHC control function for a diesel plug-in hybrid electric vehicle equipped with a EURO 7 compliant exhaust aftertreatment system (EATS), with the purpose of showing the advantages provided by the implementation of a predictive control strategy with respect to a rule-based one. A preliminary step will be the definition of an accurate powertrain and EATS physical model, starting from already existing and validated applications. Then, a rule-based control strategy managing the torque split between the electric motor (EM) and the internal combustion engine (ICE) will be developed and calibrated, with the main target of limiting tailpipe NOx emission by taking into account EM and ICE operating conditions together with EATS conversion efficiency. The information available from vehicle connectivity will be used to reconstruct the future driving scenario, also referred to as electronic horizon (eHorizon), and in particular to predict ICE first start. Based on this knowledge, an EATS pre-heating phase can be planned to avoid low pollutant conversion efficiencies, thus preventing high NOx emission due to engine cold start. Consequently, the final NOx emission over the complete driving cycle will be strongly reduced, allowing to comply with the limits potentially set by the incoming EURO 7 regulation. Moreover, given the same NOx emission target, the gain achieved thanks to the implementation of an EHC predictive control function will allow to consider a simplified EATS layout, thus reducing the related manufacturing cost. The promising results achieved in terms of NOx emission reduction show the effectiveness of the application of a predictive control strategy focused on EATS thermal management and highlight the potential of a complete integration and parallel development of involved vehicle physical systems, control software and connectivity data management.

Distributed collision-free traffic management via vertex cover for multi-vehicle systems

In this thesis, we state the collision avoidance problem as a vertex covering problem, then we consider a distributed framework in which a team of cooperating Unmanned Vehicles (UVs) aim to solve this optimization problem cooperatively to guarantee collision avoidance between group members. For this purpose, we implement a distributed control scheme based on a robust Set-Theoretic Model Predictive Control ( ST-MPC) strategy, where the problem involves vehicles with independent dynamics but with coupled constraints, to capture required cooperative behavior.