Qu'est-ce que le Model-in-the-Loop (MITL) et pourquoi est-ce important ?

Le besoin de cadres de test fiables et efficaces n'a jamais été aussi grand. Cependant, face à la complexité croissante des systèmes embarqués, qui équipent de nombreux appareils, des voitures autonomes aux dispositifs médicaux intelligents, ces cadres sont devenus chaque jour plus essentiels. Pour détecter les défauts de conception dès le début du cycle de développement, les approches de test standard sont souvent insuffisantes dans un monde où la précision, la fiabilité et les performances en temps réel sont incontournables. Conséquences : augmentation des dépenses, ralentissement des délais et baisse de la qualité des produits.

Ici, les tests de modèle dans la boucle (MITL) deviennent une approche révolutionnaire. Ils comblent le fossé entre la conception et le déploiement en facilitant la validation en amont par simulation, offrant ainsi une approche plus intelligente et proactive des tests de systèmes embarqués.

Dans ce blog, nous examinerons les raisons de la montée en puissance du MITL dans le développement de systèmes contemporains. En comprenant ses principes fondamentaux, ses principaux avantages, ses besoins de configuration et les meilleures pratiques du secteur, vous pourrez mettre en œuvre des techniques de test plus flexibles et plus économiques.

Qu'est-ce que le Model-in-the-Loop (MITL) ?

Une technique de test basée sur la simulation, appelée Model-in-the-Loop (MITL), utilise des modèles virtuels pour simuler le matériel réel en cours de développement. Avant la construction des composants physiques, considérez-le comme un bac à sable numérique pour tester votre système.

Pourquoi est-ce important ? Grâce au MITL, les équipes peuvent améliorer les conceptions plus rapidement, détecter les défauts plus tôt et éviter des retouches ultérieures coûteuses. Tout cela se traduit par un développement plus rapide, plus sûr et plus intelligent.

Où il est utilisé :

• Automobile: Système avancé d'aide à la conduite (ADAS) simulation
• Aérospatial: Tester les systèmes de contrôle de vol dans l'industrie aérospatiale sans entrer dans un cockpit
• Robotique et MedTech : Vérification de la logique de contrôle avant la mise en œuvre pratique

Avantages du modèle en boucle

Identification précoce des erreurs

• Au début du cycle de développement, les développeurs peuvent détecter les défauts du système et les problèmes de conception grâce à la capacité de MITL à faciliter les tests dans un environnement virtuel contrôlé.
• La détection précoce réduit le risque de problèmes à un stade avancé et la nécessité de procéder à des reconceptions importantes.

Exemple - Des recherches menées dans le secteur automobile ont démontré que la détection des problèmes lors de la phase de modélisation peut permettre d’économiser jusqu’à 90 % des dépenses correctives par rapport à leur résolution après le prototype.

Dépenses de coupe

• La nécessité de nombreux prototypes physiques, qui sont assez coûteux et prennent beaucoup de temps à créer, est considérablement réduite par la méthode de test basée sur la simulation.
• Cela rend l'ensemble du processus de développement de plus en plus économique et efficace en évitant les retards et même tous les problèmes mineurs ou majeurs au niveau de la production.

Par exemple, l’utilisation de MITL pour modéliser et améliorer les systèmes de contrôle avant la construction a entraîné des réductions de coûts significatives pour les entreprises aérospatiales.

Fiabilité améliorée du système

• En permettant aux développeurs de modéliser une variété de situations réelles et de cas extrêmes, MITL améliore la précision des tests.
• En conséquence, la logique et le comportement du système sont mieux validés, garantissant que le système embarqué fonctionne de manière fiable dans une variété de scénarios.
• Dans les domaines critiques pour la sécurité tels que les dispositifs médicaux, les robots ou les réseaux de l’Internet des objets, ce degré de précision réduit la possibilité de défaillances imprévues sur le terrain.

Comment configurer un environnement de modèle dans la boucle

Exigences logicielles

La base de toute configuration MITL repose sur des outils de modélisation et de simulation robustes. Parmi les logiciels clés, on trouve :

• MATLAB/Simulink – Largement utilisé pour la modélisation de systèmes dynamiques et l’exécution de simulations.
• LabVIEW, Modèle, ou ÉCADE – Alternatives en fonction du secteur d’activité et de la complexité du projet.
• Cadres de test – Des outils comme Simulink Test ou Jenkins pour automatiser les cas de test et gérer les flux de travail de simulation.

Ces outils permettent aux développeurs de créer des modèles système détaillés, d’exécuter des scénarios de test et de visualiser les résultats sans avoir besoin de matériel physique.

Configuration matérielle requise

Alors que MITL se concentre sur les tests virtuels, les émulateurs Hardware-In-the-Loop (HIL) peuvent compléter le flux de travail à des étapes avancées :

• Cartes de microcontrôleur ou de processeur pour la co-simulation (si nécessaire)
• Interfaces de communication (par exemple, CAN, UART) pour l'émulation du signal

Bien que cela ne soit pas toujours nécessaire, l’ajout d’éléments matériels peut aider à valider très efficacement l’interaction entre les modèles logiciels et les interfaces du monde réel dès le début de la conception, ce qui est un plus absolu.

Conseils d'intégration

Pour intégrer efficacement MITL dans votre pipeline de développement :

1. Définir les normes de modélisation tôt pour maintenir la cohérence entre les équipes.
2. Intégrer le contrôle de version (par exemple, Git) pour gérer les itérations du modèle.
3. Automatiser les tests utiliser des outils de script et d'intégration continue pour des tests de régression efficaces.
4. Assurer la compatibilité de la chaîne d'outils, en particulier lors de l'importation de modèles sur plusieurs plates-formes.

Défis à surveiller

• Incompatibilité des outils: Choisissez des outils qui prennent en charge la norme données, formats (comme FMI/FMU) pour faciliter l'intégration.
• Vitesse du simulateur par rapport à la précision du modèle : Lorsque cela est possible, simplifiez sans sacrifier la précision.
• Entraînement d'équipe : Pour éviter les goulots d’étranglement du flux de travail, assurez-vous que toutes les parties prenantes connaissent les procédures et les outils.

Meilleures pratiques pour la mise en œuvre de MITL

Contrôle de version et gestion de configuration

Une gestion cohérente des versions des modèles est essentielle pour éviter les incohérences entre les différents composants ou environnements de simulation.
Établissez une convention de nommage structurée et utilisez des outils de gestion de configuration pour suivre les dépendances, les entrées et les paramètres.

Outils recommandés :

• Git pour le contrôle de version des modèles et des scripts
• Projet Simulink or Git LFS pour gérer des fichiers de modèles volumineux
• Instantanés de configuration du modèle pour documenter les paramètres utilisés lors des simulations

Cela garantit la traçabilité et aide les équipes à revenir ou à comparer différentes versions de modèles en toute confiance.

Tests et intégration continue

Les tests de modèles automatisés après chaque modification de code ou de conception sont rendus possibles grâce à l'intégration MITL dans un workflow d'intégration continue (IC). À long terme, cela augmente la fiabilité du modèle et garantit un retour d'information rapide.

Comment l'appliquer:

• Configurez des simulations automatisées avec des outils tels que Jenkins, CI GitLab, ou DevOps Azure
• Exécutez des tests de régression pour détecter les effets inattendus des modifications
• Utilisez des tableaux de bord pour surveiller les résultats des tests et les indicateurs de performance

Mise en situation : Les entreprises automobiles comme Bosch et Continental utilisent des pipelines CI intégrés à Simulink pour valider en continu les modèles ADAS, accélérant considérablement le développement tout en maintenant les normes de sécurité.

Environnement collaboratif

Le MITL est plus efficace lorsque les équipes de modélisation, de développement logiciel et de test travaillent en synergie. Encouragez une collaboration précoce et régulière entre les disciplines afin d'aligner les objectifs et d'éviter les malentendus.

Conseils pour la collaboration :

• Utiliser des référentiels partagés et des plateformes de documentation (par exemple, Confluence, GitHub)
• Effectuez des synchronisations régulières pour examiner les modifications du modèle et les résultats des tests
• Créer des flux de travail clairs de propriété et de révision des modèles

Favoriser la collaboration conduit à des modèles plus robustes et à une mise en œuvre plus fluide des flux de travail de simulation.

Tendances futures en matière de tests de modèles en boucle

Les tests de modèle dans la boucle (MITL) évoluent rapidement pour répondre aux besoins croissants d'innovation et de complexité des systèmes embarqués. Voici les principales tendances qui influenceront l'avenir des tests de modèle dans la boucle :

Simulations alimentées par l'IA

Afin d'améliorer les modèles de simulation et de permettre aux systèmes de se tester dans des situations réelles et imprévisibles, l'intelligence artificielle est de plus en plus utilisée. Cela améliore la couverture des tests, notamment pour des applications telles que la robotique adaptative et la conduite autonome.

Capacités de test en temps réel

Les simulations en temps réel gagnent en popularité, notamment pour les systèmes nécessitant une prise de décision rapide. Dans les domaines de la robotique, de l'automatisation industrielle et de l'aérospatiale, elles permettent aux ingénieurs de tester et de valider des comportements dans des délais très stricts.

Croissance des technologies vertes et IoT

Sans nécessiter de prototypes physiques gourmands en ressources, MITL est essentiel pour créer et tester ces systèmes dans diverses situations environnementales et d'utilisation, à mesure que le besoin de gadgets intelligents, connectés et économes en énergie augmente.

Utilisation croissante dans les systèmes autonomes

Pour la création de fonctionnalités essentielles à la sécurité des voitures autonomes, notamment les systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS), MITL s'avère un pilier. La simulation permet de vérifier les interactions complexes et les situations extrêmes avant leur mise en œuvre sur route.

Progrès de la chaîne d'outils

Les normes ouvertes telles que FMI (Functional Mock-up Interface) sont de plus en plus utilisées grâce à des projets combinant des équipes hétérogènes et des technologies variées. Cela réduit les frictions de développement en facilitant une intégration fluide entre les environnements de test, les simulateurs et les outils de modélisation.

Conclusion

Le modèle dans la boucle (MITL) évolue rapidement, passant d'une option de test complexe à une étape cruciale du développement des systèmes embarqués contemporains. Les équipes peuvent développer plus rapidement et en toute confiance grâce aux capacités de validation précoce, aux économies de coûts et aux améliorations de fiabilité du MITL. Le MITL gagnera encore en importance avec le développement de technologies comme l'IA, l'IoT et les systèmes autonomes. Construire dès aujourd'hui des systèmes plus intelligents, plus sûrs et mieux préparés pour l'avenir est une conséquence directe de l'adoption du MITL. Garder une longueur d'avance dans un paysage technique de plus en plus complexe peut dépendre de l'utilisation de cette stratégie basée sur la simulation, quel que soit votre secteur d'activité : automobile, aérospatiale ou santé.

FAQ

Références

• https://www.add2.co.uk/applications/model-in-the-loop-testing-applications/
• https://cselectricalandelectronics.com/mil-sil-pil-hil-dil-and-vil-testing-methods-in-automotive/

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