State-of-the-art virtualisation technologies for the centralised automotive E/E architecture
Notice bibliographique
Résumé
The automotive industry is undergoing profound changes, driven by the need for safer, more environmentally friendly, and more accessible future mobility and transport systems for goods and people. Enabling technologies include electrification, digitalisation, and automation of future vehicles. These technologies are powered by a multitude of onboard Electronic Control Units (ECUs). A typical modern vehicle has about 100 physical ECUs to enable various aspects of its function. These legacy many-ECU electronic/electrical (E/E) architecture models, known as distributed E/E architecture, are deemed inefficient as the number of ECUs and their processing power requirements keep increasing. In contrast, emerging centralised E/E architectures propose using fewer physical high-performance onboard processors on which an almost unlimited number of virtual ECUs can be created to handle various legacy and modern applications. As a result, virtualisation techniques, which enable multiple virtual ECUs with different operating systems to run concurrently on a single hardware platform, are promising models for modern centralised E/E architectures. Motivated by this trend, this paper provides a structured and comprehensive state-of-the-art review of virtualisation techniques for automotive applications, covering areas such as resource allocation, AUTOSAR, peripheral I/O interfaces, and in-vehicle communication networks. We comprehensively review the literature and identify research gaps in virtualisation techniques for cache management, paravirtualsation, software-defined networking for in-vehicle networks, and virtualisation for enhanced prototyping and testing in the context of modern E/E architectures for modern vehicles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».