Riassunto analitico
L'industria automobilistica sta attraversando un periodo di grandi cambiamenti, con una rapida
evoluzione delle architetture dei veicoli da sistemi meccanici a sistemi elettronici ed elettrici (E/E).
Le auto in circolazione oggi contengono almeno 100 unità di controllo elettronico (ECU), ognuna
delle quali esegue funzioni specifiche come air conditioning, power steering e cruise control.
Prima che ogni nuova funzione sia pronta per la strada, deve essere testata e convalidata per
garantirne l'affidabilità e la sicurezza.
I test e la convalida sono i processi fondamentali che consentono alle case automobilistiche di
integrare con successo il software in tutti i componenti, i sistemi e le funzioni avanzate dei veicoli.
La fase di validazione garantisce la qualità e l'affidabilità delle funzioni integrate, delle
caratteristiche di sicurezza e dell'esperienza dell'utente. Una validazione di successo richiede
hardware e software specializzati in grado di creare ambienti di simulazione e automazione
avanzati, di ottimizzare la raccolta e il riutilizzo dei dati e di condividere le informazioni tra team di
grandi dimensioni.
Per le case automobilistiche queste attività sono spesso un processo costoso e dispendioso in
termini di tempo. Ma con gli strumenti giusti, possono catturare, registrare e gestire in modo
efficiente incredibili volumi di dati dei sensori, aiutandoli a ridurre i costi e a portare sul mercato
nuove funzionalità in tempi molto più brevi.
In questo contesto, Vector CANalyzer rappresenta lo standard nel settore automobilistico, anche se
con alcune limitazioni poiché è uno strumento proprietario.
L'idea di questo progetto è di offrire uno strumento alternativo in grado di eseguire, attraverso un
web dashboard interattiva, test di validazione automatici, con feedback in tempo reale sui test in
corso e log aggiornati e caricati automaticamente su un cloud storage per la post-elaborazione. Il
progetto sarà implementato su un dispositivo Raspberry Pi e con Google Cloud Platform come
servizio cloud.
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Abstract
The automotive industry is undergoing a period of monumental change, with vehicle architectures
rapidly evolving from mechanical to electronic and electrical (E/E) systems. Cars on the road today
contain at least 100 individual electronic control units (ECUs), each of which performs specific
functions such as air conditioning, power steering, or cruise control.
Before each new function is ready for the road, it must be tested and validated to ensure its
reliability and safety.
Testing and validation are the core processes that enable automakers to successfully integrate
software into all their advanced vehicle components, systems, and functions.
The validation stage ensures the quality and reliability of embedded functions, safety features, and
user experience. Successful validation requires specialized hardware and software that can create
advanced simulation and automation environments, streamline data collection and reuse,
and share information among large distributed teams.
For automakers, these activities are often an expensive, time-consuming process. But with the right
tools in place, they can efficiently capture, log, and manage incredible volumes of sensor data,
helping them reduce costs and bring new features to market in a much shorter time.
In this context, Vector CANalyzer represents the standard in the automotive domain, although with
some limitations since it is a proprietary tool.
The idea of this project is to offer an alternative tool able to execute, through an interactive web
dashboard, an automatic validation test while having real-time feedback on the ongoing test and log
automatically updated on cloud storage for post-processing. This will be implemented on a
Raspberry Pi device and Google Cloud Platform as Cloud service.
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