СРАВНЕНИЕ МЕТОДОЛОГИЙ ПРОЕКТИРОВАНИЯ СВЕРХУ–ВНИЗ И СНИЗУ–ВВЕРХ ПРИ РАЗРАБОТКЕ СИСТЕМ ADAS
Аннотация
Выбор типа основной методологии проектирования оказывает значительное влияние
на качество итогового продукта, в том числе и на его способность к дальнейшему разви-
тию и масштабированию. В статье рассматриваются особенности стандартных методологий проектирования снизу–вверх и сверху–вниз применительно к системам ADAS (сис-
темам автоматизированного (беспилотного) управления автомобилем), показывается,
что использование "чистых" методологий неприемлемо при проектировании указанных
систем и требуется создание новой совмещённой методологии проектирования. Для этого
рассмотрены особенности и ограничения подхода сверху-вниз: ориентация подхода на
максимальное соответствие разрабатываемой системы предъявляемым к ней требовани-
ям; методологическая строгость подхода; трудность тестирования системы в процессе
разработки; чувствительность к изменениям требований к разрабатываемой систему.
Рассмотрены особенности и ограничения подхода снизу-вверх: возможность итеративной
разработки с получением промежуточного результата; возможность использования
стандартных компонентов; масштабируемость и гибкость системы разрабатываемой
системы; возможность несоответствия функций подсистем требованиям, которое мо-
жет проявляться только на поздних этапах разработки; возможная несогласованность
при разработке отдельных подсистем и элементов. Рассмотрены особенности и факторы
разработки систем ADAS: повышенные требования по надёжности и безопасности рабо-
ты системы; разнородность используемых компонентов. Выделены два этапа развития
ADAS-систем: этап интенсивной разработки и этап экстенсивной эволюции. Рассмотре-
на применимость той или иной методологии относительно различных аспектов разработ-
ки и эволюции систем ADAS, таких как: определение требований; композиционный мор-
физм; масштабируемость и расширяемость; стабильность и устойчивость; стоимость и
время разработки; способность к развитию. В результате сравнения методологий дела-
ется вывод о том, что существуют аспекты разработки и развития технической систе-
мы, в которых наблюдается значительное преимущество одной или другой из методоло-
гий. В должной степени эволюция системы может быть обеспечена только при использо-
вании подхода снизу–вверх. Однако, для сложных систем критически важным является
определение изначальных требований к системе, что может быть достигнуто только с
применением методологии сверху–вниз.
Литература
7th International Workshop on Principles of Software Evolution, 2004, [S.l.]: IEEE,
2004, pp. 131-136.
2. Li L., Wen D., Zheng N., Shen L. Cognitive Cars: A New Frontier for ADAS Research, IEEE
Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2012, Vol. 13, No. 1, pp. 395-407. Doi:
10.1109/TITS.2011.2159493.
3. Ziebinski A, Cupek R, Grzechca D, Chruszczyk L. Review of advanced driver assistance systems
(ADAS), Proceedings of the International Conference of Computational Methods in Sciences
and Engineering 2017 (ICCMSE-2017). AIP Conference Proceedings, Vol. 1906, [S.l.]:
[AIP], 2017, Art. no. 120002, 4 p. Doi: 10.1063/1.5012394.
4. Jumaa B.A., Abdulhassan A.M., Abdulhassan A.M. Advanced Driver Assistance System
(ADAS): A Review of Systems and Technologies, International Journal of Advanced Research
in Computer Engineering & Technology, 2019, Vol. 8, No. 6, pp. 231-234.
5. Sangiovanni-Vincentelli A., Damm W., Passerone R. Taming Dr. Frankenstein: Contract-based
design for cyber-physical systems, European journal of control, 2012, Vol. 18, No. 3, pp. 217-238.
6. Crespi V., Galstyan A., Lerman K. Top-down vs bottom-up methodologies in multi-agent system
design, Autonomous Robots, 2008, Vol. 24, No. 3, pp. 303-313.
7. Wan-Kadir W.M.N., Loucopoulos P. Relating evolving business rules to software design,
Journal of Systems architecture, 2004, Vol. 50, No. 7, pp. 367-382.
8. Borches P.D., Bonnema G.M. Coping with System Evolution‐Experiences in Reverse Architecting
as a Means to Ease the Evolution of Complex Systems, INCOSE International Symposium,
2009, Vol. 19, No. 1, pp. 955-969.
9. Christian J., Olds J. A quantitative methodology for identifying evolvable space systems, 1st
Space Exploration Conference: Continuing the Voyage of Discovery. [S.l.]: [s.n], 2005,
pp. 2543.
10. Bernhart W., Winterhoff M. Autonomous Driving: Disruptive Innovation that Promises to
Change the Automotive Industry as We Know It, Energy Consumption and Autonomous Driving.
Cham: Springer, 2016, pp. 3-10.
11. Jo K. et al. Development of autonomous car – Part I: Distributed system architecture and development
process, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2014, Vol. 61, No. 12,
pp. 7131-7140.
12. Heinecke H. Automotive system design-challenges and potential, Proceedings of the conference
on Design, Automation and Test in Europe-Volume 1. [S.l.]: IEEE Computer Society,
2005, pp. 656-657.
13. Benvenuti L. et al. Contract-based design for computation and verification of a closed-loop
hybrid system, International Workshop on Hybrid Systems: Computation and Control. Berlin:
Springer, 2008, pp. 58-71.
14. Sangiovanni-Vincentelli A. Quo vadis, SLD? Reasoning about the trends and challenges of
system level design, Proceedings of the IEEE, 2007, Vol. 95, No. 3, pp. 467-506.
15. Thakurdesai H.M., Aghav J.V. Autonomous cars: technical challenges and a solution to blind
spot, Advances in Computational Intelligence and Communication Technology. Proceedings of
CICT 2019. Advances in Intelligent Systems and Computing, Vol. 1086. Singapore: Springer,
2021, pp. 533-547. Doi: 10.1007/978-981-15-1275-9_44.
16. Ziebinski A., Cupek R., Erdogan H., Waechter S. A Survey of ADAS Technologies for the
Future Perspective of Sensor Fusion, Computational Collective Intelligence. ICCCI 2016. Lecture
Notes in Computer Science, Vol. 9876. Cham: Springer, 2016, pp. 135-146. Doi:
10.1007/978-3-319-45246-3_13.
17. Boehm B.W. Verifying and validating software requirements and design specifications, IEEE
software, 1984, Vol. 1, No. 1, pp. 75.
18. Arnaut B.M., Ferrari D.B., e Souza M.L.O. A requirements engineering and management process
in concept phase of complex systems, 2016 IEEE International Symposium on Systems
Engineering (ISSE). [S.l.]: IEEE, 2016, pp. 1-6.
19. Sztipanovits J. et al. Toward a science of cyber–physical system integration, Proceedings of
the IEEE, 2012, Vol. 100, No. 1, pp. 29-44.
20. Rowe D., Leaney J., Lowe D. Defining systems evolvability-a taxonomy of change, Change,
1994, Vol. 94, pp. 541-545.
21. Watson J.D. et al. Optimization of excess system capability for increased evolvability, Structural
and Multidisciplinary Optimization, 2016, Vol. 53, No. 6, pp. 1277-1294.
