软件定义汽车对网络通信技术的影响

图 1: 汽车电子电气架构演进趋势

十多年来，汽车电子电气架构架构在不断升级的应用需求的推动下快速演进。从智能网联、自动驾驶、智能座舱，到软件定义汽车、OTA 升级等新兴应用层出不穷，上层应用的创新必将催生电子电气架构的相应变革，后者是前者实现的重要基础。

回溯十多年前，当时典型的架构就是中央网关加上若干 CAN 节点的拓扑结构。后来随着域控制器、主干网络、集中式架构等概念的引入，区域控制器和高性能计算单元开始崭露头角。

在这股变革浪潮中，值得重点关注的是一个趋势——功能上移。早期的分布式架构中，整车功能分散布局在十余个 ECU 之中。然而，这种分散布局在快速迭代和频繁升级的大潮下，显然无法很好适应需求。过于分散加剧了 ECU 间耦合，任何局部变动都可能引发整车级连锁反应，迭代升级效率大打折扣。

为解决这一困境，后来引入了域控制器概念，将分散的 ECU 功能进行整合，实现集中管理和高效升级。更进一步，功能继续上移集中至中央高性能计算平台，从根本上解决了分散布局导致的迭代低效问题，有力支持软件快速迭代升级的需求。

图 2: 标准化的基础软件和硬件平台

功能上移的本质，是应用软件向上移动，而底层基础软件和硬件平台则可标准化，实现长周期维护。简单来说，这可以称为“软硬分离”，或“应用软件与基础软件/硬件平台分离”。

在这种软件快速迭代升级的大趋势下，应用软件对基础软硬件平台提出了新的需求。
首先是动态性需求。为实现快速开发新车型，有必要赋予基础平台一定的动态灵活性，这也是过去十年 SOA 架构飞速发展的原因之一。动态化的平台，就像搭乐高积木一样，可让 OEM 厂商快速为系统增加新的功能。

其次，更为重要的是实时性需求。这是汽车与消费电子的根本差别所在。作为交通工具，汽车的首要任务是确保驾驶员、乘客和行人的安全。要实现这一点，基础软硬件必须具备足够的实时响应能力、可靠性和确定性，才能有力承载关键应用。
那么DDS 如何满足上述各方面需求呢？

DDS 的关键特性

首先从通信模式的角度来看。很多人习惯将 DDS 与 SOME/IP 进行对比，但实际上两者遵循的是完全不同的通信模式，有不同的应用场景。

图 3: DDS 通信模式

DDS 是典型的发布订阅 （Pub-Sub） 通信模型，更像一种面向信号的通信方式。大家熟知的 CAN 总线实际上也是发布订阅模型，只不过 DDS 版的发布订阅要更加灵活。

图 4: SOME/IP 的通信模式

而客户端服务器模型 （Client-Server），又称 SOA 模型，则是在发布订阅模型基础上的进一步抽象。

在发布订阅模型中，发布者和订阅者交互的是独立的消息 （Message）。但在 SOA 模型里，客户端和服务端交互的数据则赋予了新的语义，如请求消息、响应消息、事件消息等。

表面上 SOA 模型看似更高级，但实际上两种模式并无优劣之分，只是各有适用的场景。
发布订阅模型更适合大量简单的实时数据分发场景，如传感器数据、车辆状态数据的分发。此外，发布端和订阅端也是相对解耦的，双方无需关注对方的位置状态，笔者稍后将详解 DDS 在这方面的优势。

而客户端服务器模型的限制则更多。首先要求数据流向明确，需有一中央节点，其他节点 （客户端） 只与该节点通信，客户端节点之间无直接交互。其次，通信模式是请求-响应式的，如数据库查询、文件服务等。再者，数据和计算资源均集中在服务端。

图 5: SOA 的典型发展过程（图片来源于AEC 2024《Is SOME/IP the right solution for the next 10 years of vehicles》）

因此，SOA 通信模型的适用场景是比较有限的。如果数据流不符合该模型，使用 SOA 反而会增加设计和开发的负担。事实上，近年一些 OEM 在第一代车载以太网量产后便急于追求整车 SOA 化，但开发效率未能显著提升，反而增加了不少成本。

1.DDS 的以数据为中心

DDS 的一个重要特性是“以数据为中心”。

过去在介绍 SOA 时，人们常说其一大特点是解耦。但解耦并非 SOA 的专利，DDS 同样能够实现解耦。

与 SOA 中的服务、请求、响应等复杂概念不同，DDS 世界中只有“数据”这一核心要素。应用程序可以像访问数据库一样，自由收发数据，而无需关注数据来源去向。发布端只需把数据“丢给”DDS，不必理会接收者情况；订阅端则直接从 DDS “拿走”所需数据，不问数据发布方。这种“充分解耦”的模式，甚至超越了 SOA。

大家可能会问，DDS 中是否也存在一个中央节点，和 SOA 架构类似? 从逻辑上讲，确实存在一个虚拟的“全局数据空间”。但这并非 SOA 中的“服务器”概念，两者指向不同层次。DDS 中的“服务”，仅指数据分发服务，属底层功能，负责数据发现、存储、发布等，不涉及业务逻辑；而 SOA 中的“服务”则指应用层的业务服务，如空调、音乐等。这是须明确区分的两个概念。另外，尽管 DDS 逻辑上有“全局数据空间”，但在物理实现上它仍是分布式的，并不存在真实的服务器节点，因此不存在单点故障和性能瓶颈隐患。

图 6: DDS 的以数据为中心的概念以及解耦

上图可以很好地解释 DDS 发布订阅双方的解耦关系。一开始整个系统处于空闲状态，发布端第一个“唤醒”，开始发布数据。此时网络中尚无接收者，但没关系，发布端只管把数据“丢给”DDS 即可，随后自己进入休眠。等到有订阅端上线需要数据时，直接从 DDS“拿走”所需数据即可，根本无需在意数据源头。这种“充分解耦”模式靠 DDS 的内置 QoS （服务质量）实现，这能够使 DDS 的耦合程度比 SOA 更低。因为在 SOA 的请求-响应通信中，客户端和服务端必须同时在线，而 DDS 并不一定要求如此。

2.DDS 的平台无关

DDS 的另一大特性是平台无关性。这里的“平台”泛指操作系统、传输协议等底层依赖。DDS 实现平台无关的方式是，尽量不依赖于平台的独有复杂功能，而将这些功能需求自己实现，然后通过统一的标准化接口对外提供服务。

图 7: DDS 的平台无关

因此，DDS 的可移植性非常良好，只要有基本的 UDP 通信支持，就可以运行 DDS。事实上，DDS 与 UDP 被认为是最佳拍档，因为 UDP 最为简单，几乎没有 QoS 保证。而 DDS 则希望底层协议尽可能简单，因为诸如 QoS 等复杂功能需求，DDS 自身已实现并对应用开放。

不过，DDS 这种“自力更生”的做法，也带来了一个印象 —— 在很多人眼里，DDS 显得过于“重”、过于复杂，资源开销较大。笔者认为这是一种取舍：DDS 一边提供了丰富特性、标准统一接口和平台无关性，作为代价，另一边就是较高的资源开销和软件复杂度。这是一种权衡，没有绝对的对错。

3.基于 DDS 实现的 SOA 架构

SOA在现代车载分布式系统中扮演着至关重要的角色。SOA 提供了一种灵活、可扩展的方法来设计和实现复杂的分布式系统，使得不同的服务能够独立开发、部署和维护，同时又能无缝地协同工作。

通过在 DDS 之上实现 SOA，我们似乎可以结合 DDS 的数据中心特性和 SOA 的服务中心特性，既能够利用DDS的适用于大量实时数据分发的特性，又具备了SOA的灵活、可扩展，便于管理的优势。

前文提到 DDS 并非 SOA 架构，与 SOME/IP 等技术有所不同。但通过一定手段，DDS 确实可以支持类 SOA 的通信模式。

图 8: DDS-RPC（图片来自 https://www.omg.org/spec/DDS-RPC ）

OMG 发布了 DDS-RPC 标准规范，其中给出了一个参考实现。做法是在 DDS Topic 的基础上再封装一层，对于请求报文，添加包含客户端 GUID （全局唯一 ID） 和序列号的报文头，以让服务端识别来源和追踪序列。服务端回复时，将服务端 ID、序列号及原请求头复制到响应报文头中，使客户端能对应到之前的请求。

图 9: 基于 DDS 实现 SOA 时存在的问题

虽然 DDS 可以大致模拟 SOA，但仍有些特性缺失，比如真正意义上的服务发现功能。DDS 虽然也有发现机制 （SPDP/SEDP），但仅提供通信端点层面的发现，无法发现应用层业务服务。不过，DDS 本身提供了良好扩展性，DDS-RPC 框架使用者可自行开发所需的服务发现功能。

另一个限制是，一旦将 DDS 用于请求-响应模式的 RPC 通信，很多 QoS 特性将不再适用。

综合考虑，将 DDS 用作 SOA 通信框架或 SOME/IP 的替代方案时，我们需要全面权衡其优势与挑战。DDS 与 SOA 的结合无疑能带来诸多优点，如高性能的实时数据分发与灵活的服务架构的融合。然而，这种整合也伴随着显著的成本和潜在缺陷：

技术实现方面，我们可能需要自行解决一系列额外的技术问题。

功能应用方面，这种使用方式可能会限制 DDS 原有的一些独特优势。

资源消耗方面，DDS 较高的系统资源占用可能成为一个不容忽视的负担。

因此，在做出技术路线的选择之前，我们必须审慎评估其带来的收益是否足以抵消相应的成本和潜在风险。

DDS 与 TSN 的融合

1.实时性是系统性问题

首先需要明确，实时性是一个系统性挑战，原因在于汽车电子电气系统本身就是一个错综复杂的大系统。尤其是在车载以太网进入汽车领域后，Linux、Android、QNX 等复杂操作系统也开始大量应用，这使得确保整体实时性变得更加困难。

图 10: 分布式系统的实时性问题

其中的根源在于，从应用程序、中间件、操作系统到硬件、网络，每个环节都存在一定的不确定性因素，而这些不确定性会沿着系统层层累积，越靠近应用层级别，不确定性就越高；而越接近硬件层级，不确定性就越低，最终各环节不确定性的累积导致整个系统的不确定性和实时性下降。因此，解决分布式系统实时性问题是一个复杂的系统工程，我们不能寄希望于某一单一技术的应用就能全面解决。单靠某种中间件、操作系统或网络技术是远远不够的，需要从系统层面综合施策，通过架构、平台、中间件、操作系统等多维协同，才能够满足严格的实时性需求。

首先需要明确的一点是，TSN （时间敏感网络）只能解决网络层面的实时性问题，且主要针对二层或二层以下。汽车领域常见的 TSN 协议见下表。

除了网络层面，大部分不确定性实际上来自于终端节点内部，而这部分无法依赖 TSN 来解决。由于终端内部的复杂性，很难有一个标准化的简单方案来全面解决内部实时性问题。
那么针对 DDS，我们可以采取以下措施来提高实时性和确定性:

•内存申请固化：减少不可预测的动态内存申请

•通信关系固化：降低正常使用场景下通信关系的动态变化，减少节点动态进出

•交互过程固化：减少 DDS 协议维护数据可靠性而产生的额外数据交换

•数据长度限制：避免单次发送/接收时间超出预期

总之，我们可以在一定程度上限制 DDS 的动态性特征，以换取更好的可预期性和实时性。这是一种权衡，需要根据具体场景需求来平衡动态性和实时性。

2.通过 TSN 改善 DDS 时间控制

前面我们从全局角度分析了实时性问题，下面针对一些具体点做进一步探讨。

DDS 的工作依赖于两种时钟

1.内部时钟 - 用于中间件内部的各种定时操作，如周期性发送 SPDP 消息、Heartbeat 消息、Deadline 控制等。2.外部时钟 - 主要用于为发送消息打上时间戳。

图 12: DDS 的时钟系统

应用时间同步（例如通过 IEEE 802.1 AS 同步）后，可实现更精确的时间控制，如 Deadline 等 QoS 策略。如果时间未同步，不同节点之间会存在时间偏差。例如发送端 1 秒周期发送数据，接收端实际周期或许是 1.2 秒。这时如果配置 1 秒的 Deadline QoS，接收端就可能误判为超时。

因此，缺少时钟同步系统时，我们只能放宽 Deadline 容忍度，比如正负 500 ms 视为正常。而通过时钟同步技术，我们可以实现更精准的 Deadline 控制，例如 1 ms 或更低。
另一需注意的是时钟跳跃问题。当 DDS 时钟配置为同步时钟源时，启动或其他情况下时钟可能会发生较大跳跃。无论是内部时钟还是外部时钟的跳跃，都可能导致 DDS 工作异常。所以在正常运行期间，时钟跳跃是应当尽量避免的。

时钟同步对实现精确的实时性控制非常重要，但也需规避时钟跳跃风险。在部署时钟同步方案时，务必权衡两者，审慎评估并制定相应的容错措施。

3.通过 TSN 改善 DDS 的传输延迟和优先级

另一需要关注的是传输延迟和优先级问题，这也是 TSN 所重点关注的。

在 DDS 中，有对应的 QoS 策略:

1.LATENCY_BUDGET - 允许应用程序向底层传输层指定一个延迟时间要求。但 DDS 作为应用层中间件，本身无法对底层传输进行控制，只能给出这样的“期望”。

2.TRANSPORT_PRIORITY - 同理，应用层可以指定不同数据流的传输优先级，但无法直接对底层传输层进行优先级调度。

需要注意的是，这些延迟和优先级的设置，实际上更多是应用层对底层传输的一种“建议”或“要求”。如何基于这些要求来动态调度网络资源、规划路径、设置队列等，需要在底层传输层有相应的机制来支持，DDS 本身无法约束。

图 13: TSN 中间件

一种可行方案是在 DDS 下层部署一个 TSN 中间件，专门负责动态处理这些延迟和优先级需求。但这种机制也存在新的不确定性风险。当资源有限时，必定会有部分延迟、优先级需求无法满足，这将导致无法接受的实时性下降。因此，在决定是否采用这种机制时，我们需要全面评估其在车载场景下的适用性和合理性，谨慎权衡收益和潜在风险。

4.OMG DDS-TSN

说到 DDS 与 TSN 的融合，就不得不提接 OMG 发布的 DDS-TSN 规范，该规范定义了 DDS 与 TSN 的集成插件。目前该规范已经发布了 Beta 版本，有需要的读者可以在 OMG 官网免费下载。

DDS-TSN 规范的目的是建立一个统一标准，使不同供应商在实现 DDS 与 TSN 集成时能够遵循相同规范，从而实现整个行业内产品和工具链的互操作性，有利于提高开发效率，降低成本。

OMG DDS-TSN 规范约束了两个主要方面的内容:第一是标准化了 DDS-TSN 系统的部署和配置流程。第二是提出了两种具体的技术实现方案:

1.将 RTPS 消息映射到 UDP/IP 上，再通过 TSN 传输 UDP 数据包。这是一种相对容易实现的方式，因为只需将原有传统以太网改为 TSN 以太网，对系统修改较小。但缺点是数据需经 UDP/IP 协议栈再到 TSN 网络，实时性会受操作系统内核调度影响。

2.将 RTPS 直接映射到 TSN 网络的以太网帧上，绕过 UDP/IP 协议栈的影响。这种方式可有效提高实时性，但需对 DDS 实现做大量修改，研发工作量较大。

两种方案各有利弊，应根据具体场景的实时性需求和开发投入进行权衡选择。

针对 DDS -TSN 的系统级测试

图 14: “应用到应用”的 DDS-TSN 系统级接口测试框架

在中间件测试领域，一个核心问题是如何有效地对中间件产生激励或触发测试。这一挑战源于中间件接口的特殊性。

黑盒测试通常需要仿真被测对象的输入并测量其输出。然而，中间件的接口多以软件形式存在，这与传统的 ECU 硬件在环 （HIL） 测试有显著差异。中间件测试面临的主要困难在于缺乏可直接进行激励或测量的物理外部接口。

为应对这一挑战，业界普遍采用的方法是在 ECU 内部嵌入专门的测试应用程序。例如，TC 8 中的 Upper Tester 或 ETS 就属于此类应用。这些程序的作用是将中间件的软件接口以标准化的服务接口形式通过网络暴露出来，使外部测试系统能够访问中间件接口。

在 DDS-TSN 系统测试中，北汇信息沿用了这一思路，在系统内置入测试应用程序。需要注意的是，车载分布式系统通常具有较高的复杂性，可能包含多种网络节点配置：

1.简单的独立网络节点

2.复杂节点，内部包含多个通过板载交换机通信的子系统

3.支持多进程的高级操作系统节点，进程间通信采用基于共享内存的 DDS

尽管系统结构复杂多样，北汇信息仍能采用统一的方式植入测试程序。这得益于 DDS 接口的一致性，使我们无需过多关注底层实现细节。

在测试系统层面，北汇信息通过私有协议对这些 DDS 测试程序进行控制和编排，以实现各种测试用例。这种架构实现了真正的“应用到应用”测试，能够全面反映整个系统的行为表现。

除了全系统测试，北汇信息还开展了多种专项测试，聚焦于特定环节，如物理层到物理层（Phy-to-Phy）测试。但需要注意的是，这类局部测试结果可能无法准确反映整个系统的时间特性。

北汇信息不仅提供标准测试用例集，还支持用户根据系统的特殊场景定制开发新的测试用例。例如，用户可以设计一对多通信、多对一通信等模拟真实应用场景的测试。

图 15: 监测 DDS-TSN 的时钟同步状态

此外，时间特性测试（如延迟测试）依赖于全局同步时钟，以确保收发双方具有共同的时间基准。这一点在设计和执行测试时需要特别关注。

为了实时监控时钟同步系统的运行状态，北汇信息采用了 TSN CoreSolution 工具，能够对网络中每个节点的 1 PPS（每秒脉冲）信号进行实时监测。通过这种方式，我们可以准确判断时钟同步系统是否正常工作，以及其误差是否满足系统要求。

在硬件方面，使用的核心工具是 TSN Box。这是一个专门设计用于 TSN 系统仿真和分析的硬件系统。TSN Box 具备丰富的接口支持，尤其是能够采集 1 PPS 信号，这使得它成为时钟同步监测的理想设备。

与 TSN Box 配套的是上位机软件 TSN Tools。这款软件提供了强大的数据分析和可视化功能。通过 TSN Tools，我们能够：

1.实时处理从 TSN Box 采集的数据

2.进行深入的时钟同步性能分析

3.提供直观的可视化界面，便于工程师快速识别和解决同步问题

这套工具组合（TSN Box 硬件 + TSN Tools 软件）为我们提供了一个全面的 TSN 系统分析平台。它不仅能够监测时钟同步，还能对整个 TSN 网络的性能进行全方位的评估和优化。

图 16: 监测 DDS-TSN 的网络消息的格式和行为

除了时钟同步监测，TSN Box 还具备捕获以太网原始数据的能力，这为深入分析 DDS-TSN 系统的行为提供了重要支持。值得注意的是，所有捕获的数据都以 gPTP 为基准时钟，确保了数据的时间一致性。

在实际应用中，测试过程中产生的各类数据，如 DDS 接口测试日志、以太网数据帧的时间戳等，都可以被放置在同一时间基准上进行分析。这种统一的时间视角使得测试工程师能够全面、准确地评估系统性能。

通过对这些统一基准的数据进行分析，我们可以轻松地识别并量化系统中每个环节的具体延迟。这种精细化的延迟分析对于优化系统性能、满足严格的实时要求至关重要。

总结

本文全面介绍了软件定义汽车对网络通信技术的新需求，并阐述了如何通过 DDS 与 TSN 的融合来提升系统的动态灵活性和实时性能力，最后介绍了针对 DDS 与 TSN 融合系统的测试解决方案。针对复杂的 DDS-TSN 系统，文中提出了一套完整的“应用到应用”的系统级测试方法，通过植入测试程序、监控时钟同步、捕获网络数据包并进行统一时间基准的分析，可以全面评估和验证系统的实时性能指标，为软件定义汽车的软硬件架构集成提供有力支持。