モデルベース開発とは

モデルベース開発とは、シミュレーション技術を取り入れたシステム開発手法です。
「モデル」を用いて従来開発の各工程を改善し、品質や開発速度を向上することが可能です。
ここではソフトウェア開発に適用した場合を例に、モデルベース開発を説明します。
以下に、ソフトウェアの開発プロセスを「仕様検討～設計」「実装」「検査」の各工程おける、 モデルベース開発を適用した際のメリットを示します。

「仕様検討～設計」工程におけるメリット

モデルベース開発では、モデルを用いて仕様を記述します。
モデルは数学的に表現されるため、自然言語による仕様記述と比べて曖昧性が低く、 読手の解釈による仕様の誤解を防ぐことが可能です。

また、作成したモデルは、シミュレーション可能な「実行可能仕様書」として利用可能です。
「実行可能仕様書」を用いれば、仕様検討の段階で仕様の確かさを確認することが可能です。

「実装」工程におけるメリット

「仕様検討～設計」工程で作成したモデルを基に、C言語のソースコードを ツールによって自動的に生成することが可能です。

ソースコードを自動で生成するため、仕様の誤解やケアレスミスによる実装間違いを排除可能です。また、実装者のコーディングスキルに依存していた品質を一定にすることが可能です。

「検査」工程におけるメリット

モデルベース開発では、ソフトウェアの検査に必要な様々な環境をモデル化することで、 実機を用いずに仮想環境上で検査を実施可能です。

従来開発でのボトルネックとなっている、実機の完成までソフトウェアの検査が不可能という 制約を受けないため、より早いタイミングで検査が可能です。これによって、開発期間の短縮／開発コストの削減が期待できます。

 

モデルベース開発で利用するシミュレーション環境

モデルベース開発を実施するためには、シミュレーション環境の構築が必須となります。

シミュレーション環境には様々な種類があるため、利用目的を明確にした上で、 適切なシミュレーション環境を構築する必要が有ります。

代表的なシミュレーション環境と、各環境が適用可能な開発工程を、 開発プロセスのV字モデルをベースに示します。

※各シミュレーション環境の適用工程は一例です。
※使い方次第ですが、他工程への適用も可能です。

MILS ( Model In the Loop Simulation )

MILSとは

MILSとは、モデルで記述した仕様書を、プラントモデルと結合して 動作させるシミュレーション環境です。

SILS ( Software In the Loop Simulation )

SILSとは

SILSとは、C言語等のソースコードからPCで実行可能なオブジェクトコードを作成し、 プラントモデルと結合して動作させるシミュレーション環境です。

制御ロジックの検証に非常に強く、ソフトウェアの動作確認に利用可能です。 また、PC上の統合開発環境でステップ実行が利用できることも強みです。

S-PILS ( Simulated Processor In the Loop Simulation )

S-PILSとは

S-PILSとは、対象のプロセッサのモデル(仮想マイコン)を使用してソフトウェアの検証を行うシミュレーション環境です。
制御ソフトウェアやOS、ドライバなどの基盤ソフトウェアは実物を使用し、周辺プラントを含めた環境をすべてPC上でシミュレーションすることが可能です。

活用例

仮想ECU内の素子にショート、オープンなど故障注入し、 マイコンモデルへの伝達、制御ソフトウェアの動作を検証可能です。

S-PILSのメリット

実機用のオブジェクトコードを使用して動作の検証が可能です。 また、マイコンと周辺回路の電気故障をシミュレーションできるので、 実機より容易に検証が可能です。

HILS ( Hardware In the Loop Simulation )

HILSとは

HILSとは、シミュレーションモデルと実物(ハードウェア)を使用したシミュレーションであり、 電気信号レベルの検証が可能です。車載用ECU開発に適用した場合の構成例を、下図に示します。

自動車の場合は、エンジン、トランスミッションなどを模擬したプラントモデルを専用のハードウェア装置で実行し、ECUに搭載した制御ソフトウェアの動作を検証しています。

HILSのメリット

実際のECUやアクチュエータを使用するため、実車に近い状態でのシミュレーションを安全に行うことが可能です。
具体例を以下に示します。

• 実車では難しい高速域、高温域での検証
• 実際の不具合波形を入力することによる不具合の再現
• 実際には発生させるのが難しいECUの電気故障の検証

プラントモデル

エンジンやモータなどの制御対象をプラントといい、これらを仮想化したものをプラントモデルと呼びます。
プラントモデルは、主にプラント（とその周辺設備）を用意することが困難な場合の代替として使用されます。

プラントモデルの種類としては、物理モデルと統計モデルの大きく二つにわけられます。

物理モデル

対象の挙動を運動方程式に置き換えたものであり、 運動方程式の詳細度を上げることで、より実際に近い動作を再現可能です。

統計モデル

あらかじめ入力に対応した出力値をもつブラックボックスであり、 物理モデルと比較して処理負荷を抑えることが可能です。

実際のプラントは様々な特性を持っているため、 その特性を全て再現しようとした場合、演算リソースの確保や、作成期間など、 膨大な構築コストがかかることになります。
そのため、プラントモデルを作成する時は 注目するシミュレーション内容に応じて、プラントから必要な現象を抽出し、 詳細度を決めることが重要となります。

受託業務実績

HILS構築

• エンジン制御用　HILS構築
• トランスミッション制御用　HILS構築
• ボディ系制御用　HILS構築
• 車両全体模擬するHILS構築

S-PILS構築

• パワースライドドア制御用　S-PILS構築
• HV向けの複数ECUを対象としたS-PILS構築
• ブレーキシステム用　S-PILS構築

SILS構築

• トランスミッション制御用　SILS構築
• エンジン制御用　SILS構築
• HV制御用　SILS構築

モデル構築

• トランスミッションモデルの開発
• エンジンモデルの開発
• AT油圧系モデルの開発
• デュアルクラッチトランスミッション制御ロジックモデルの開発

ツール使用実績

Mathworks社製ツール

MATLAB / Simulink / Simulink Corder(Real Time Workshop) / StateFlow
SimScape(SimDriveline , SimElectronics , SimMechanics) / Simulink 3D Animation
Simulink Verification and Validation

モデリングツール

Dymola / AMESim / MapleSim / SaberRD / CarSim

シミュレータ(HILS)

dSPACE / CRAMAS / RT-LAB

シミュレータ(S-PILS)

VLAB / Virtualizer

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