KR20210146654A - Software Management Method for Future Cars on Artificial Intelligence - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은, 차량의 소프트웨어를 업데이트 시키는 것을 머신러닝의 학습된 판단을 통해 자동으로 하고자 하는 것으로, 머신러닝을 통해 소프트웨어의 오류를 판단하고 자동으로 업데이트 시키며, 소프트웨어 업데이트 시점에 대한 판단과 방법에 대한 것이다.The present invention intends to automatically update the software of the vehicle through the learned judgment of machine learning, and determines the error of the software and automatically updates the software through machine learning. will be.
자동차 분야는 대한민국 최대 산업으로, 부품, 강판, 소재, 소프트웨어 등 전후방 연관 효과가 높은 영역임. 차량의 전장화로 인해 차량의 부품 수가 줄고 있어 자동차 산업의 고용률도 하락하고 있음. 이에 따라 제조중심의 산업에서 소프트웨어 신사업으로 변화와 고용 창출이 시급하다. The automobile sector is the largest industry in Korea, and it is an area with high front-rear effects such as parts, steel plates, materials, and software. As the number of vehicle parts is decreasing due to the electrification of vehicles, the employment rate in the automobile industry is also declining. Accordingly, it is urgent to change from a manufacturing-oriented industry to a new software business and create jobs.
자동차 산업은 국내 총 생산(1위, 189조) 및 수출액 기준(655조)으로 최상위 수준으로 제조업 생산의 13.6%, 고용의 11.8% 및 부가가치의 12.0% 차지한다. 또한, 자동차 산업은 2만여 개 부품으로 생산되는 전후방 연관효과가 가장 큰 산업이다. The automobile industry ranks first in terms of gross domestic product (KRW 189 trillion) and exports (KRW 655 trillion), accounting for 13.6% of manufacturing production, 11.8% of employment, and 12.0% of added value. In addition, the automobile industry is the industry with the largest front-to-back linkage effect, produced with about 20,000 parts.
차량당 부품 수는 늘어왔지만 향후 전기차의 부품 수는 크게 감소(10년 전 1~2만 개, 현재 3.5만 개, 미래(전기)차는 1만~1.5만 개 수준)하는 추세로, SW, 센서, 카메라, 2차 전지 등 IT 부품이 원가에서 차지하는 비중이 50% 이상 차지한다. Although the number of parts per vehicle has increased, the number of parts for electric vehicles will significantly decrease in the future (10,000 to 20,000 parts 10 years ago, 35,000 parts now, and 10,000 to 15,000 parts for future (electric) cars). IT parts, such as , cameras and secondary batteries, account for more than 50% of the cost.
IT, SW 중심의 미래차로 급속한 발전을 하고 있다. 전 세계적으로 하이브리드와 플러그인 하이브리드, 순수 전기차, 수소연료전기차 등 친환경차 개발과 보급이 빠르게 증가하고 있으며, 이러한 급격한 변화는 세계 각국의 자동차 연비 또는 온실가스 배출에 대한 규제 강화와 더불어 디젤 게이트를 기점으로 촉발된 환경문제로 기인한다. It is rapidly developing as a future car centered on IT and SW. The development and distribution of eco-friendly vehicles such as hybrids, plug-in hybrids, pure electric vehicles, and hydrogen fueled electric vehicles is rapidly increasing around the world. caused by environmental problems.
또한 노르웨이, 중국 등 일부 국가에서의 이해관계에 따른 강력한 정책적 견인에 따라 더욱 가속화되고 있다. In addition, it is accelerating due to strong policy traction based on interests in some countries such as Norway and China.
2019년 Tesla만이 유일하게 FOTA를 통해 차량 성능을 업데이트 하고 있지만 2020년 중앙처리형 ECU와 AUTOSAR Adaptive 등 차량용 전장제품 및 S/W의 아키텍처 발달에 따라 GM, Toyota, 현대/기아차 등 주요 완성차 업체가 OTA 도입을 확정, 고려하고 있는 상황이다. In 2019, Tesla is the only company that updates vehicle performance through FOTA, but in 2020, major automakers such as GM, Toyota, and Hyundai/Kia Motors, such as GM, Toyota, and Hyundai/Kia Motors, are using OTAs due to the development of automotive electronic products and S/W architectures such as central processing ECU and AUTOSAR Adaptive. The introduction is confirmed and is being considered.
그러나 Automotive SW 솔루션 분야는 외산 독점하고 있는데, 국내 차량 OEM의 무선 업데이트 솔루션은 99%가 외산이며, 국내의 경우 현대자동차 '19년 06월 커넥티드카 누적 가입자수 100만명 돌파하였으며, 20년 상반기에 로열티가 연간 100억 이상이 될 것으로 예상된다. However, the automotive SW solution field is monopolized by foreign companies, and 99% of the wireless update solutions of domestic vehicle OEMs are foreign products. Royalties are expected to exceed 10 billion won per year.
미래차는 차량 내 전장비중이 50% 이상으로 증가하게 될 것이고, 이에 따라 차량의 H/W 및 S/W를 지속적으로 업데이트 하고 리콜을 최소화시키는 S/W 관리 기술이 더욱 중요해 지고 있다. 빠르고 정확하게 업데이트를 수행하느냐가 중요하다. In future cars, the total weight of the vehicle will increase to more than 50%, and accordingly, S/W management technology that continuously updates the vehicle's H/W and S/W and minimizes recalls is becoming more important. It is important to perform the update quickly and accurately.
국가에서 가장 큰 비중을 차지하는 자동차 산업의 트렌드는 빠르게 변화하고 있으며, 하드웨어 중심의 제조/부품에서 벗어나 IT, Automotive SW 산업의 육성이 시급한데, 미래차(전기, 수소, 자율차)에서 소프트웨어 중심으로 자동차 산업 생태계가 변화함에 따라 이에 대한 관리의 중요성이 더욱 커지고 있다. The trend of the automobile industry, which occupies the largest proportion in the country, is rapidly changing, and it is urgent to foster the IT and automotive SW industries away from hardware-oriented manufacturing/parts. As the ecosystem of the automobile industry changes, the importance of managing it is increasing.
또한, 차량의 전장화 비율과 소프트웨어의 복잡성이 높아짐에 따라 오류의 수정과 빠른 개선 방안이 필요하며, 차량내 전장장치와 연결되어 이를 제어하는 소프트웨어에 대한 관리를 통해 효율화와 안전성 확보가 필요하다. In addition, as the ratio of electric vehicles and software complexity increase, error correction and rapid improvement methods are required, and it is necessary to secure efficiency and safety through management of software that is connected to the in-vehicle electric devices and controls them.
본 발명인 인공지능 기반 미래차의 소프트웨어 관리 방법과 관련된 선행기술은 다음과 같다. The prior art related to the software management method of the artificial intelligence-based future vehicle of the present invention is as follows.
KR 10-2020-0019565 A는 차량용 무선 소프트웨어 업데이트 방법 및 장치 (METHOD AND DEVICE FOR WIRELESSLY UPDATING SOFTWARE FOR VEHICLE)로 효율적으로 차량용 소프트웨어 업데이트를 무선으로 수행할 수 있는 방법 및 장치에 관한 것이다. 이는 무선 소프트웨어 업데이트를 위한 절차(혹은 프로토콜)와, 그 절차 내에서 사용될 수 있는 메시지들의 포맷을 제공한다. KR 10-2020-0019565 A relates to a method and apparatus for efficiently performing a vehicle software update wirelessly with a method and apparatus for wireless software update for a vehicle (METHOD AND DEVICE FOR WIRELESSLY UPDATING SOFTWARE FOR VEHICLE). It provides a procedure (or protocol) for over-the-air software updates and the format of messages that can be used within the procedure.
KR 10-2026300 B1는 인공지능 시스템을 이용하여 자동차 비정상신호를 감지하는 방법 (METHOD FOR DETECTING ABNORMAL SIGNAL OF VEHICLE BY USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE SYSTEM)이다. 이는 인공지능 시스템을 이용하여 자동차 비정상신호를 감지하는 방법에 관한 것으로, 자동차의 하나 이상의 부품으로부터 시계열적인 전기신호를 수집하는 신호수집 단계와, 클러스터링 알고리즘을 이용하여 수집된 전기신호를 정상신호와 비정상신호로 클러스터링하는 클러스터링 단계와 딥러닝 알고리즘을 이용하여 클러스터링 결과를 반복적으로 학습하는 딥러닝 단계를 포함한다. 인공지능 시스템을 이용하여 자동차 비정상신호를 감지하는 방법에 관한 것으로, 차량 부품의 전기신호를 수집하여 이상 유무를 판단하나, 전기 신호를 통해 차량의 이상을 판단하는 것으로 SW적인 수행 여부를 판단하지 못하며, 오류가 있을 때에 복구하는 절차는 없다. KR 10-2026300 B1 is a method for detecting abnormal vehicle signals using an artificial intelligence system (METHOD FOR DETECTING ABNORMAL SIGNAL OF VEHICLE BY USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE SYSTEM). This relates to a method of detecting an abnormal vehicle signal using an artificial intelligence system, a signal collection step of collecting time-series electrical signals from one or more parts of the vehicle, and a clustering algorithm to divide the collected electrical signals into normal and abnormal signals. It includes a clustering step of clustering with a signal and a deep learning step of repeatedly learning the clustering result using a deep learning algorithm. It relates to a method of detecting an abnormal vehicle signal using an artificial intelligence system, which collects electric signals of vehicle parts to determine whether there is an abnormality, but determines whether the vehicle is abnormal through an electric signal, and cannot determine whether SW is performed. , there is no procedure for recovering when there is an error.
KR 10-1927912 B1는 단말기, 단말기와 통신하는 차량, 단말기와 통신하는 퍼스널 모빌리티, 단말기의 제어 방법 및 차량의 제어 방법 (Terminal Device, Vehicle, Personal Mobility, method for controlling the terminal device and method for controlling the vehicle)이다. 이는 목적지 정보를 입력받는 입력부; 퍼스널 모빌리티 및 단말기와 통신을 수행하는 통신부; 퍼스널 모빌리티의 배터리 충전량 정보를 수신하고, 내비게이션 기능이 수행되면 목적지 정보에 기초하여 내비게이션 정보를 생성하고, 내비게이션 정보와 배터리 충전량 정보에 기초하여 퍼스널 모빌리티의 이용 정보를 획득하고 획득된 퍼스널 모빌리티의 이용 정보의 출력을 제어하고 입력부를 통해 퍼스널 모빌리티가 이동 장치로 선택되면 내비게이션 정보와 퍼스널 모빌리티와의 통신 명령을 단말기에 전송하도록 통신부를 제어하는 제어부; 및 퍼스널 모빌리티의 이용 정보를 출력하는 표시부를 포함한다.그러나 자율주행 자동차의 제어에 관련된 특허로, 본 발명의 퍼스널 모빌리티와는 거리가 있으며, 소프트 업데이트 방법에 대한 내용은 기재되어 있지 않다. KR 10-1927912 B1 discloses a terminal, a vehicle communicating with the terminal, personal mobility communicating with the terminal, a terminal control method, and a vehicle control method (Terminal Device, Vehicle, Personal Mobility, method for controlling the terminal device and method for controlling the vehicle). It includes an input unit for receiving destination information; a communication unit for performing communication with personal mobility and a terminal; Receives battery charge information of personal mobility, generates navigation information based on destination information when a navigation function is performed, obtains personal mobility usage information based on navigation information and battery charge information, and obtains personal mobility usage information a control unit controlling the output of the controller and controlling the communication unit to transmit navigation information and a communication command for personal mobility to the terminal when personal mobility is selected as a mobile device through the input unit; and a display unit for outputting personal mobility use information. However, as a patent related to the control of an autonomous vehicle, it is far from the personal mobility of the present invention, and a soft update method is not described.
KR 10-2018-0100994 A은 자동차의 소프트웨어 업데이트 장치 및 방법 (SOFTWARE UPDATE APPARATUS AND METHOD FOR VEHICLE)이다. 이는 자동차의 소프트웨어 업데이트 장치 및 방법에 관한 것으로, 사용자의 모바일 디바이스를 통신 수단으로 이용하여 자동차의 소프트웨어 업데이트가 이루어질 수 있도록 하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 본 발명에 따른 자동차의 소프트웨어 업데이트 방법은, 모바일 디바이스를 통신 수단으로 이용하여 자동차의 헤드 유닛과 원격지의 서버 사이의 인증을 수행하는 단계와; 상기 모바일 디바이스를 통신 수단으로 이용하여 상기 서버로부터 상기 자동차의 소프트웨어 업데이트를 위한 소프트웨어 이미지를 수신하는 단계와; 수신한 상기 소프트웨어 이미지를 이용하여 상기 자동차의 소프트웨어 업데이트를 수행하는 단계를 포함한다. KR 10-2018-0100994 A is a software update apparatus and method for a vehicle (SOFTWARE UPDATE APPARATUS AND METHOD FOR VEHICLE). This relates to an apparatus and method for updating software for a vehicle, and an object thereof is to enable software update of a vehicle by using a user's mobile device as a communication means. To this end, a software update method of a vehicle according to the present invention includes the steps of: performing authentication between a head unit of the vehicle and a remote server using a mobile device as a communication means; receiving a software image for software update of the vehicle from the server using the mobile device as a communication means; and performing a software update of the vehicle by using the received software image.
KR 10-1889049 B1는 딥러닝 기반의 인공지능을 이용한 자동차 진단 방법 및 장치 (VEHICLE DIAGNOSIS METHOD AND APPARATUS USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE BASED ON DEEP LEARNING)이다. 인공지능을 이용한 자동차 진단 방법은 컴퓨터 장치가 일정한 시간 동안 자동차에 대한 센서 데이터를 수집하는 단계, 상기 컴퓨터 장치가 상기 센서 데이터를 시계열적으로 전처리하는 단계, 상기 컴퓨터 장치가 상기 전처리한 센서 데이터를 사전에 학습한 딥러닝 모델에 입력하는 단계 및 상기 컴퓨터 장치가 상기 딥러닝 모델의 출력결과에 따라 상기 자동차의 부품에 대한 수명 정보를 생성하는 단계를 포함한다. 위 특허는 역시 인공지능을 통해 차량 부품의 상태와 수명을 예측하지만, 소프트웨어적인 대응과 절차는 개시하지 않느다. KR 10-1889049 B1 is a vehicle diagnosis method and device using deep learning-based artificial intelligence (VEHICLE DIAGNOSIS METHOD AND APPARATUS USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE BASED ON DEEP LEARNING). The method for diagnosing a car using artificial intelligence includes the steps of: a computer device collecting sensor data for a car for a certain period of time; time-series pre-processing of the sensor data by the computer device; and preprocessing the sensor data pre-processed by the computer device. and inputting the learned deep learning model into the deep learning model, and generating, by the computer device, life information about the parts of the vehicle according to the output result of the deep learning model. The above patent also predicts the state and lifespan of vehicle parts through artificial intelligence, but does not disclose software responses and procedures.
KR 10-1316970 B1는 자동차 전자제어유닛의 프로그램에 대한 자동 업데이트 시스템 및 방법 (SYSTEM AND METHOD FOR AUTOMATICALLY UPDATING PROGRAM OF ECU'S OF A VEHICLE)이다. 자동차 전자제어유닛의 프로그램에 대한 자동 업데이트 시스템 및 방법에 관한 것이고, 보다 구체적으로 차량의 동작 상태를 점검하고 제어하기 위한 자동차 전자제어유닛의 마이크로 컨트롤러의 작동 및 기능에 필요한 프로그램을 서비스 관제센터와 무선통신 방식으로 연결하여 업데이트할 수 있는 자동차 전자제어유닛의 프로그램에 대한 자동 업데이트 시스템 및 방법에 관한 것이다. 이를 위해, 본 발명에 따른 자동차 전자제어유닛에 탑재된 프로그램에 대한 자동 업데이트 방법은, 차량의 동작을 제어하는 전자제어유닛에 탑재된 프로그램에 대한 업데이트가 필요한지 여부를 판단하는 제1 단계; 제1 단계에서의 판단 결과 프로그램에 대한 업데이트가 필요한 경우, 서비스 관제센터로부터 프로그램에 대한 업데이트 정보를 수신하여 저장하는 제2 단계; 저장된 프로그램에 대한 업데이트 정보를 사용자에게 표시하는 제3 단계; 프로그램에 대한 업데이트 명령을 사용자로부터 입력받는 제4 단계; 및 무선통신으로 프로그램에 대한 업데이트 요청을 서비스 관제센터에 전송하고, 서비스 관제센터로부터 프로그램을 업데이트하기 위한 데이터를 수신하여 업데이트를 수행하는 제5 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다. KR 10-1316970 B1 is SYSTEM AND METHOD FOR AUTOMATICALLY UPDATING PROGRAM OF ECU'S OF A VEHICLE. It relates to an automatic update system and method for a program of an electronic control unit of an automobile, and more specifically, to a service control center and a wireless system for a program necessary for the operation and function of a microcontroller of an electronic control unit of an automobile for checking and controlling the operating state of a vehicle The present invention relates to a system and method for automatically updating a program of an electronic control unit of an automobile that can be updated by connecting in a communication manner. To this end, an automatic updating method for a program mounted on an electronic control unit of a vehicle according to the present invention comprises: a first step of determining whether an update of a program mounted on an electronic control unit for controlling an operation of a vehicle is required; a second step of receiving and storing update information on the program from the service control center when it is determined in the first step that the program needs to be updated; a third step of displaying update information on the stored program to the user; a fourth step of receiving a program update command from a user; and a fifth step of transmitting a program update request to the service control center through wireless communication, and receiving data for updating the program from the service control center to perform the update.
자동차 전자제어유닛의 프로그램에 대한 자동 업데이트 시스템 및 방법에 관한 것으로, 서비스 관제센터와 무선통신 방식으로 연결하여 업데이트할 수 있는 자동차 전자제어유닛의 프로그램에 대한 자동 업데이트 시스템 및 방법이다. 자동 업데이트라고 되어있지만, 서버와 접속해서 업데이트 할 소프트웨어 버전이 있으면 다운로드하여 업데이트하는 일반적인 방식이다. The present invention relates to a system and method for automatically updating a program of an electronic control unit of an automobile, and an automatic update system and method for a program of an electronic control unit of an automobile that can be updated by connecting to a service control center in a wireless communication method. Although it is called automatic update, it is a general method of connecting to the server and downloading and updating if there is a software version to update.
KR 10-0663538 B1는 무선 단말에 있어서 델타 파일에 따른 무선(ＯＴＡ)소프트웨어 업그레이드 시스템 및 방법 (System and Method for Delta-based Over-The-Air Software Upgrades for a Wireless Mobile Station)이다. 이는 무선 통신망을 통해 소프트웨어 업그레이드 서버로부터 수신된 델타 파일에 의해 업그레이드될 수 있는 이동 단말은 소프트웨어 업그레이드 서버와 통신하여 소프트웨어 업그레이드 서버로 이동 단말의 원 이미지 파일의 현재 버전을 나타내는 버전 지시자를 송신하며, 소프트웨어 업그레이드 서버가 버전 지시자를 이용하여 원 이미지 파일을 새 이미지 파일로 업그레이드하기에 적합한 명령어를 포함하도록 생성한 델타 파일을 무선(Over the Air)으로 수신하며, 델타 파일에 저장된 명령어들에 따라 원 이미지 파일로부터 업그레이드된 새 이미지 파일을 생성하는 제어기와, 원 이미지 파일과 상기 델타 파일을 저장하는 메모리를 포함함을 특징으로 하는 이동 단말을 구비한다. KR 10-0663538 B1 is a system and method for Delta-based Over-The-Air Software Upgrades for a Wireless Mobile Station according to a delta file in a wireless terminal. This means that the mobile terminal, which can be upgraded by means of a delta file received from the software upgrade server via a wireless communication network, communicates with the software upgrade server to send a version indicator indicating the current version of the original image file of the mobile terminal to the software upgrade server, The upgrade server receives the delta file generated over the air to include commands suitable for upgrading the original image file to the new image file using the version indicator, and the original image file according to the commands stored in the delta file and a controller for generating an upgraded new image file from the mobile terminal, and a mobile terminal comprising a memory for storing the original image file and the delta file.
WO2004-017669 A1은 무선 통신 장치를 위한 오버더에어 프로그래밍 방법(OVER-THE-AIR PROGRAMMING METHOD FOR WIRELESS COMMUNICATION DEVICE)이다. 이는 무선 통신 네트워크(102)와 함께 무선 휴대형 통신 장치(104)를 OTA(over the air) 프로그래밍하기 위한 방법이 제공된다. 엔드 유저가 자신의 무선 휴대형 통신 장치가 프로그래밍되도록 요청할 수도 있으며 또는 장치가 선정된 시간 기간에 자동으로 요청을 하도록 프로그래밍될 수도 있다. 통신 네트워크(104)는 개별 무선 휴대형 통신 장치(104)를 원격으로 프로그래밍할 수도 있으며, 또는 무선 휴대형 통신 장치 그룹(112)을 원격으로 프로그래밍할 수도 있다.WO2004-017669 A1 is an OVER-THE-AIR PROGRAMMING METHOD FOR WIRELESS COMMUNICATION DEVICE for a wireless communication device. It provides a method for over the air (OTA) programming of a wireless portable communication device 104 with a wireless communication network 102 . An end user may request that his or her wireless portable communication device be programmed, or the device may be programmed to automatically make the request in a predetermined period of time. The communication network 104 may remotely program individual wireless portable communication devices 104 or may remotely program a group of wireless portable communication devices 112 .
본 발명은 상기한 바와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명의 목적은 인공지능 기반 미래차의 소프트웨어를 관리할 목적으로 보다 구체적으로 차량의 소프트웨어를 업데이트 시키는 것을 머신러닝의 학습된 판단을 통해 자동으로 하고자 하는 것으로, 머신러닝을 통해 소프트웨어의 오류를 판단하고 자동으로 업데이트 시키며, 소프트웨어 업데이트 시점에 대한 판단과 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.The present invention is to solve the conventional problems as described above, and an object of the present invention is to update the software of the vehicle more specifically for the purpose of managing the software of the future vehicle based on artificial intelligence. It is intended to be done automatically through machine learning, and the purpose is to determine software errors and automatically update them through machine learning, and to provide judgment and methods for software update timing.
상기와 같은 본 발명의 목적을 달성하기 위하여, 미래차 플랫폼 SW 업데이트 서비스 방법과 인공지능 기반 Automotive SW 업데이트 서비스 구현방법을 제공하는 것을 특징으로 한다. In order to achieve the object of the present invention as described above, it is characterized in that it provides a future vehicle platform SW update service method and an AI-based Automotive SW update service implementation method.
본 발명의 미래차 플랫폼 SW 업데이트 서비스 방법으로 (1) 미래차 플랫폼 분석은 현재 Connected Car Platform 구조 분석하거나, 미래차(전기, 자율차) Platform 분석하여 구현될 수 있다. 또한 ECU 프로토콜 분석을 분석하는 과정 (2) Automotive Delta Generator 고도화하는 과정으로 델타 생성 로직은 단순 바이너리 비교 로직을 구현하고, 비교 결과 수집 기능, 비교 결과의 델타 데이터화(델타 생성 로직) 및 ECU 업데이트를 위한 Delta Package 경량화 과정 (3) Automotive Software Management Client 구축 과정 (4) Network Connectivity 모듈 구현하는 과정으로 구성되는 것을 특징으로 한다. As the future car platform SW update service method of the present invention, (1) future car platform analysis can be implemented by analyzing the current Connected Car Platform structure or analyzing the future car (electric, autonomous vehicle) platform. In addition, the process of analyzing ECU protocol analysis (2) As a process of upgrading the Automotive Delta Generator, the delta generation logic implements a simple binary comparison logic, and provides a function for collecting comparison results, delta dataization of comparison results (delta generation logic), and updating the ECU. It is characterized in that it consists of a process for reducing the weight of Delta Package (3) a process for building Automotive Software Management Client (4) a process for implementing the Network Connectivity module.
본 발명의 인공지능 기반 Automotive SW 업데이트 서비스 구현방법으로 (1) Open API, Unified Diagnostic Service 차량 데이터 수집 및 분석 (2) 차량 SW 정상/오류 데이터 학습하고 소프트웨어/프로세스 오류 패턴 도출하는 과정 (3) Cloud Service Delivery Platform 구성 과정 (4) 차량 SW 업데이트 통신 프로토콜 경량화 구현 과정 및 (5) 암호화 프로토콜 형성과정으로 구성되는 것을 특징으로 한다. As the AI-based Automotive SW update service implementation method of the present invention (1) Open API, Unified Diagnostic Service vehicle data collection and analysis (2) Vehicle SW normal/error data learning and software/process error pattern deduction (3) Cloud It is characterized in that it consists of a service delivery platform configuration process (4) a vehicle SW update communication protocol lightweight implementation process and (5) an encryption protocol formation process.
본 발명을 통해 전기, 자율차의 소프트웨어 업데이트시 기존 버전과 타겟버전의 차분(Diff)을 적용하여 전송하는 데이터와 업데이트 시간을 획기적으로 줄이고, 인공지능을 통해 오류를 예측하고 선제적으로 대응할 수 있는 효과가 있다. 또한 차량의 전장화 비율과 소프트웨어의 복잡성이 높아짐에 따라 오류의 수정과 빠른 개선 효과가 있으며, 차량내 전장장치와 연결되어 이를 제어하는 소프트웨어에 대한 관리를 통해 효율화와 안전성을 확보하는 효과가 있다.Through the present invention, when the software update of electric and autonomous vehicles is applied, the difference between the existing version and the target version is applied to dramatically reduce the transmission data and update time, and it is possible to predict and preemptively respond to errors through artificial intelligence. It works. In addition, as the vehicle electrification ratio and software complexity increase, there is an effect of correcting errors and quick improvement, and it has the effect of securing efficiency and safety through management of the software that is connected to the in-vehicle electronic device and controls it.
도 1은 Delta를 통한 무선 업데이트를 위한 펌웨어 무선 업데이트(FOTA) 개략도이다.
도 2는 Delta를 통한 무선 업데이트를 위한 델타를 이용한 펌웨어 업데이트 개략도이다.
도 3은 미래차 플랫폼 SW 업데이트 서비스 방법에 대한 개략도이다.
도 4는 인공지능 기반 Automotive SW 업데이트 서비스 구현방법에 관한 개략도이다.1 is Schematic diagram of firmware over-the-air update (FOTA) for over-the-air update via Delta.
2 is a schematic diagram of firmware update using delta for over-the-air update through delta.
3 is a schematic diagram of a future vehicle platform SW update service method.
4 is a schematic diagram of an AI-based Automotive SW update service implementation method.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 더욱 상세하게 설명한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in more detail with reference to the accompanying drawings.
본 발명은 OTA의 핵심인 Delta 기술을 적용한다. Delta 기술은 (구)소스버전과 (신)타겟버전 소프트웨어의 버전을 비교하여 다른 부분(Diff)을 추출하는 것이다. 또한 차분(Diff) 알고리즘을 통해 다른 부분만을 추출해 내어 파일형태로 만드는 것이 Delta Package이다. The present invention applies the Delta technology, which is the core of OTA. Delta technology compares the versions of the (old) source version and the (new) target version of the software to extract different parts (Diff). In addition, Delta Package extracts only the different parts through the Diff algorithm and creates a file.
도 1은 펌웨어 무선 업데이트(FOTA)을 위한 개략도이며, 도 2는 델타를 이용한 펌웨어 업데이트 개략도이다. 1 is a schematic diagram for firmware over-the-air update (FOTA), and FIG. 2 is a schematic diagram for firmware update using delta.
Delta를 통한 무선 업데이트 방법으로 델타 파일을 타겟 디바이스로 전송하게 되면 전체 소프트웨어를 보낼 때 보다 수배에서 수백배의 네트워크 리소스를 절감할 수 있다. 델타를 통한 업데이트는 델타파일과 OTA 클라이언트와 완벽한 페어링이 되어야 하기 때문에 업데이트 보안에 있어서도 우수하다. Sending the delta file to the target device using the over-the-air update method through Delta can save several to hundreds of times of network resources compared to sending the entire software. Update security through delta is also excellent because delta file and OTA client must be perfectly paired.
본 발명은 오토모티브를 위한 소프트웨어 무선 업데이트(OTA) 기술에 기반을 둔다. 이는 자동차에 탑재되는 펌웨어 및 소프트웨어를 원격 업데이트하고 관리하는 기술로 보안이 중요한 무선 환경에서 업데이트를 수행하는데 있어서 핵심인 전송되는 패킷 감소와 암호화 패키징하는 델타 핵심 기술이다. The present invention is based on software over-the-air update (OTA) technology for automotive. This is a technology that remotely updates and manages firmware and software installed in automobiles. It is a key delta technology for packet reduction and encryption packaging, which is the key to performing updates in a wireless environment where security is important.
현재 OTA 솔루션들은 모두 모바일에서 파생되어 나온 솔루션이다. 이는 차량에 대한 업데이트를 목적으로 아키텍처를 설계한 것이며, IVI는 물론 ECU의 업데이트까지 가능하도록 솔루션을 구현할 수 있다. Currently, all OTA solutions are solutions derived from mobile. This is an architecture designed for the purpose of updating a vehicle, and a solution can be implemented to enable updating of ECU as well as IVI.
도 3은 미래차 플랫폼 SW 업데이트 서비스 방법이다. 3 is a future vehicle platform SW update service method.
수소, 전기, 자율차 등 미래차 SW의 Whole Car 무선 업데이트 솔루션이다. It is a Whole Car wireless update solution for future vehicle SW such as hydrogen, electricity, and autonomous vehicles.
현재 OTA 기술은 모바일을 위해 개발된 기술을 자동차 분야에 적용하고 있음. 이는 단일 프로세서(CPU)의 운영체제에만 할당하여 업데이트하는 기술로 수많은 CPU, ECU가 각 구동 부분을 담당하여 독립적으로 자원을 할당하고 협업하는 차량 리소스에 대한 관리에는 적합하지 않다. Currently, OTA technology is applying the technology developed for mobile to the automobile field. This is a technology that allocates and updates only the operating system of a single processor (CPU). Numerous CPUs and ECUs are in charge of each driving part, so it is not suitable for managing vehicle resources that allocate resources independently and collaborate.
Connected Car 의 업데이트 서비스 모듈은 Automotive OTA Server, Automotive Delta Package, Automotive Client(Update Agent)로 구성된다. The update service module of Connected Car is composed of Automotive OTA Server, Automotive Delta Package, and Automotive Client (Update Agent).
본 발명에서 전기, 자율차 등 미래차 플랫폼의 소프트웨어 업데이트 서비스 벙법은 On-Board SW Management 솔루션 및 Unified Diagnostic Service를 통해 구현될 수 있다. In the present invention, the software update service method of future vehicle platforms such as electric and autonomous vehicles may be implemented through the On-Board SW Management solution and Unified Diagnostic Service.
보다 구체적으로 미래차 플랫폼 SW 업데이트 서비스 방법은 다음과 같은 방법을 구현될 수 있다. More specifically, the future vehicle platform SW update service method may implement the following method.
첫째, 미래차 플랫폼 분석은 현재 Connected Car Platform 구조 분석하거나, 미래차(전기, 자율차) Platform 분석하여 구현될 수 있다. 또한 ECU 프로토콜 분석을 분석한다. First, future car platform analysis can be implemented by analyzing the current Connected Car Platform structure or by analyzing the future car (electric, autonomous vehicle) platform. It also analyzes ECU protocol analysis.
본 발명에서 Diff Algorithm 분석은 (1) 바이너리 비교 오픈소스 분석, (2) ECU 장치에서 사용되는 바이너리 구조 분석 (3) ARM 명령어 구조 분석 (4) RISC 구조 CPU 아키텍처 분석 (5) Integrity 보장을 위한 방안 구현 (6) 차량 SW 압축 알고리즘 분석 방법으로 구현될 수 있다. In the present invention, Diff Algorithm analysis is (1) binary comparison open source analysis, (2) binary structure analysis used in ECU device (3) ARM instruction structure analysis (4) RISC structure CPU architecture analysis (5) method for ensuring integrity Implementation (6) It can be implemented as a vehicle SW compression algorithm analysis method.
(1) 바이너리 비교 오픈소스 분석은 xDelta, 윈도우용 솔루션 msdelta, 라이브러리 형태 zdelta 등 오픈소스 분석하는 것이며, 미래차 플랫폼 컴파일러 분석하는 것이다. (1) Binary comparison Open source analysis is to analyze open sources such as xDelta, Windows solution msdelta, library form zdelta, etc., and to analyze future car platform compilers.
(5) Integrity 보장을 위한 방안 구현은 소스파일과 업데이트 후의 타겟파일의 데이터 비교 방안 연구 및 CRC32 로직 분석을 통해 구현될 수 있다. (5) Implementation of the method for ensuring integrity can be implemented through the study of the data comparison method between the source file and the target file after update and CRC32 logic analysis.
(6) 차량 SW 압축 알고리즘 분석 방법은 자동차 소프트웨어 기반 압축률과 압축해제가 빠른 알고리즘 검토함과 검토한 알고리즘을 통해 Diff 모듈 개선사항 도출함으로써 구현될 수 있다. (6) Vehicle SW compression algorithm analysis method can be implemented by examining the automobile software-based compression rate and fast decompression algorithm and deriving Diff module improvements through the reviewed algorithm.
둘째, Automotive Delta Generator 고도화하는 과정으로 델타 생성 로직은 단순 바이너리 비교 로직을 구현하고, 비교 결과 수집 기능, 비교 결과의 델타 데이터화(델타 생성 로직) 및 ECU 업데이트를 위한 Delta Package 경량화를 통해 구현될 수 있다. Second, in the process of upgrading the Automotive Delta Generator, the delta generation logic implements simple binary comparison logic, and can be implemented through the comparison result collection function, delta dataization of comparison results (delta generation logic), and the weight reduction of the Delta Package for ECU update. .
본 발명에서 델타 생성기는 (1) 델타생성 로직을 활용한 툴 (2) 소스버전/타겟버전 입력부 (3) 소스/타겟 버전의 바이너리 비교부 (4) 소스/타겟 버전에서 ARM 명령어 코드 추출 (5) 델타 구조의 정의 및 개발 (6) 여러개의 파일 형태(디렉토리 구조)에 대한 델타 생성 기능 (7) Delta Package 기능 (8) 델타 패키지의 손상여부 (data integrity) 확인 기능 (9) 델타 헤더부분의 버전 비교 기능 (10) Delta 추출 파일 자가 검증 프로세스를 통해 구현될 수 있다 In the present invention, the delta generator is (1) a tool using delta generation logic (2) source version/target version input unit (3) binary comparison unit of source/target version (4) ARM instruction code extraction from source/target version (5) ) Delta structure definition and development (6) Delta creation function for multiple file types (directory structure) (7) Delta Package function (8) Delta package damage (data integrity) check function (9) Delta header part Version comparison function (10) Delta extract files can be implemented through self-verification process
본 발명에서 (1) 델타생성 로직을 활용한 툴은 신-구 버전의 변경 부분을 델타 생성 로직을 통해 추출해 내는 라이브러리 툴을 구현함으로써 달성할 수 있다. In the present invention, (1) the tool utilizing the delta generation logic can be achieved by implementing a library tool that extracts the changed part of the new-old version through the delta generation logic.
(2) 소스버전/타겟버전 입력부에서 델타는 두 개의 바이너리 버전간의 차이점을 추출해 낸 데이터이며, 소스버전은 차이점을 추출하기 위한 오리지널 버전이며, 타겟버전은 소스버전에서 수정된 내용을 반영된 목표(target) 버전이다. (2) In the source version/target version input part, delta is the data extracted from the differences between the two binary versions, the source version is the original version for extracting the differences, and the target version is the target that reflects the contents modified in the source version (target). ) version.
(7) Delta Package 기능 구현은 개발된 라이브러리와 타겟 미래차 플랫폼의 Cross Compiler와 결합하고, 구버전-타겟버전 Diff를 통해 Delta Packaging을 구현할 수 있다. (7) The implementation of the Delta Package function is combined with the developed library and the Cross Compiler of the target future car platform, and Delta Packaging can be implemented through the old version-target version diff.
세째, Automotive Software Management Client 구축이다. 이를 위해 (1) Host Server 접속 (2) Server, client 간의 정보 전달 프로토콜 정의하고, (3) 정보전달 간의 보안 정책 정의 (4) 소프트웨어(펌웨어)를 업데이트 하기 위해 단말기에 설치되는 업데이트 관리 에이전트 구현 (5) 미래차 플랫폼(ARM Chipset) 기반의 업데이트 에이전트 개발 (6) 소스버전에 델타를 적용하기 위한 로직 (7) 델타를 적용하여 타겟버전 생성 로직 (8) Integrity check 로직을 구성하여 구현될 수 있다. Third, it is to build Automotive Software Management Client. To this end, (1) Host Server connection (2) Information transfer protocol between server and client is defined, (3) Security policy between information transfer is defined (4) Update management agent installed in the terminal to update software (firmware) is implemented ( 5) Future car platform (ARM Chipset)-based update agent development (6) Logic to apply delta to source version (7) Target version creation logic by applying delta (8) Integrity check logic can be configured .
본 발명에서 (4) 소프트웨어(펌웨어)를 업데이트 하기 위해 단말기에 설치되는 업데이트 관리 에이전트 구현은 타겟 디바이스의 시작 영역인 부트로더 상위에 적재되어 실행되는 에이전트를 생성함으로써 구현될 수도 있다. (4) In the present invention, the implementation of the update management agent installed in the terminal to update software (firmware) may be implemented by creating an agent that is loaded and executed above the boot loader, which is the starting area of the target device.
(6) 소스버전에 델타를 적용하기 위한 로직 구현은 현재 대부분 미래차 플랫폼 ARM 계열의 CPU(칩셋) 사용하여 구현될 수도 있다. (6) The logic implementation for applying the delta to the source version may be implemented using the CPU (chipset) of the ARM series of the current most future car platform.
(8) Integrity check 로직은 업데이트 전, 소스버전의 integrity check 로직 추가하고 업데이트 후, 타겟버전의 integrity check 로직 추가하여 구현될 수 있다.(8) Integrity check logic can be implemented by adding the integrity check logic of the source version before the update and adding the integrity check logic of the target version after the update.
넷째, Network Connectivity 모듈 구현이다. 이를 위해 (1) Delivery Server 구축하고 (2) 3G, 4G, 5G 등 모바일 통신 및 WiFi, BLE 통신을 통한 서버-디바이스간 통신 모듈을 구축하고 (3) 업데이트 소프트웨어 버전 Download (4) 자동차 내부 통신(CAN) Protocol 분석 및 업데이트를 위한 프로토콜 구축하여 완성시킬 수 있다. Fourth, implementation of Network Connectivity module. To this end, (1) build a delivery server, (2) build a server-device communication module through mobile communication such as 3G, 4G, 5G, and WiFi and BLE communication, (3) download the update software version (4) communicate inside the car ( CAN) Protocol analysis and update protocol can be established and completed.
도 4는 인공지능 기반 Automotive SW 업데이트 서비스 구현방법에 관한 것이다. 4 is related to an AI-based Automotive SW update service implementation method.
본 발명에서는 지능형 차량 서비스를 통해 차량의 진단과 주행 행동 데이터를 통해 최적의 차량 SW 관리 서비스를 제공하고, SW 오류의 근본 원인분석, 코드 라인 에러 추적, SW 유휴시간 예측하여 심층 학습 및 기계 학습 알고리즘 기반 재귀적, 지속적인 자율적 소프트웨어 취약성 분석한다. 또한 Clean Version 관리, 소프트웨어 에러시 Process 중지, Rollback 수행하여 소프트웨어 에러에 대한 능동적으로 업데이트한다. The present invention provides an optimal vehicle SW management service through vehicle diagnosis and driving behavior data through intelligent vehicle service, and deep learning and machine learning algorithms by analyzing the root cause of SW errors, tracking code line errors, and predicting SW idle time Based recursive and continuous autonomous software vulnerability analysis. In addition, it actively updates software errors by performing clean version management, stopping the process in case of software errors, and performing rollback.
보다 구체적으로 인공지능 기반 Automotive SW 업데이트 서비스는 다음과 같다. More specifically, the AI-based Automotive SW update service is as follows.
첫째, Open API, Unified Diagnostic Service 차량 데이터 수집 및 분석은 (1) 디바이스에서 발생하는 데이터 수집 (2) 디바이스의 이상데이터 검출 (3) 차량 데이터 오픈 플랫폼 개발자 포털 (현대 디벨로퍼스, Hyundai Developers, 벤츠, BMW API 등)을 통한 차량 운행 및 상태 데이터 수집 (4) 데이터 마이닝(인공지능에서 고장을 측정할 수 있는 벡터 형태로 변환) (5) 차량 데이터(진동, 소음, 온-보드)의 데이터를 통한 머신러닝 학습 과정으로 구현될 수 있다. First, Open API, Unified Diagnostic Service vehicle data collection and analysis (1) data collection generated from the device (2) abnormal data detection of the device (3) vehicle data open platform developer portal (Hyundai Developers, Hyundai Developers, Benz, Vehicle operation and status data collection through BMW API, etc.) It can be implemented as a machine learning learning process.
본 발명에서 (2) 디바이스의 이상데이터 검출은 Vibration data : 진동센서의 진동 데이터 감지Noise data : 엔진, 파워트레인 등 소음 데이터 감지 Unified Data : 칩셋에서 발생하는 데이터를 분석하여 정상 범위를 벗어나는 데이터 발생 감지 OBD II 데이터 : OBD 고장 알림과 SW 동작간 비교하여 원인 분석하는 것이다. In the present invention (2) detection of abnormal data of the device is Vibration data: vibration data detection of vibration sensor Noise data: noise data detection of engine, power train, etc. Unified Data: data generated from chipset is analyzed to detect data generated outside the normal range OBD II data: Cause analysis by comparing OBD failure notification and SW operation.
둘째, 인공지능 기반 차량 SW 업데이트 서비스 구현은 차량 SW 정상/오류 데이터 학습하고 소프트웨어/프로세스 오류 패턴 도출하는 (1) 차량 데이터 머신러닝 학습 알고리즘 개발; 및 오류 발생 Process의 Delete, Kill 기능 구현, 오류 발생시 능동적으로 최종 safety point(version)으로 rollback, 오류 Process 리포팅, 실행 소프트웨어의 취약 포인트 예측하는 (2) 데이터 기반 인공지능 SW 관리 서비스를 구현하는 방법으로 목표를 달성할 수 있다. Second, the implementation of AI-based vehicle SW update service includes (1) vehicle data machine learning learning algorithm development that learns vehicle SW normal/error data and derives software/process error patterns; and (2) data-based artificial intelligence software management service that implements Delete and Kill functions of error-generating process, rollback to the final safety point (version) in case of error, reports error process, and predicts weak points of running software. goal can be achieved
셋째, Cloud Service Delivery Platform 구성은 (1) Multi Tenant 프레임웍 설계 (2) 회원 관리 (3) 제조사, 모델, 디바이스 관리 (4) 펌웨어 버전 관리 (5) Cloud 상에서 소스/타겟버전 업로드 및 델타 생성 기능 (6) 펌웨어/델타 배포 및 다운로드 관리 (7) 그룹별 캠패인/서비스 관리를 통해 구현될 수 있다. Third, Cloud Service Delivery Platform configuration consists of (1) Multi Tenant framework design (2) Member management (3) Manufacturer, model, device management (4) Firmware version management (5) Source/target version upload and delta creation function on the Cloud ( 6) Firmware/delta distribution and download management (7) It can be implemented through group campaign/service management.
넷째, 차량 SW 업데이트 통신 프로토콜 경량화 구현방법은 (1) OMA-DM 프로토콜 분석 (2) 델타를 통한 IoT기기 펌웨어 업데이트 프로세스 설계 (3) Automotive를 위한 델타 통신 프로토콜 정의하므로써 구현될 수 있다. Fourth, the vehicle SW update communication protocol lightweight implementation method can be implemented by (1) OMA-DM protocol analysis (2) IoT device firmware update process design through delta (3) delta communication protocol definition for Automotive.
본 발명에서 (1) OMA-DM 프로토콜 분석은 무선인터넷 솔루션 및 서비스 규격과 관련한 국제 표준화 단체인 OMA(Open Mobile Alliance)에서 만든 기기 관리(Device Management) 표준 프로토콜 분석하는 과정을 통해 구현될 수 있다. In the present invention, (1) OMA-DM protocol analysis can be implemented through a device management (Device Management) standard protocol analysis process made by OMA (Open Mobile Alliance), an international standardization organization related to wireless Internet solutions and service standards.
다섯째, 암호화 프로토콜은 (1) 차량용 네트워크 통신 암호화 과정 (2) FOTA 통신 경량화 과정을 통해 구현될 수 있다. Fifth, the encryption protocol can be implemented through (1) vehicle network communication encryption process (2) FOTA communication lightweight process.
본 발명에서 (1) 차량용 네트워크 통신 암호화 과정은 네트워크 상에서 통신을 주고받을 시 패킷 암호화 방식 조사하고, 차량 무선 업데이트 통신에 적합한 암호화 선정하는 방법으로 구현될 수 있다. In the present invention, (1) the vehicle network communication encryption process can be implemented by examining a packet encryption method when communicating over a network and selecting an encryption suitable for vehicle wireless update communication.
(2) FOTA 통신 경량화 과정은 장치에서 정보 전송 명령체계 정의하고 서버에서 장치로 응답하는 결과값 포맷 정의하며, 양단간의 정보를 HEX값 매핑 정의를 통해 통신 경량화를 구현할 수 있다.(2) The FOTA communication lightweight process defines the information transmission command system in the device, defines the format of the result value that the server responds to to the device, and implements communication lightweight by defining the HEX value mapping of the information between both ends.
Claims (1)
미래차 플랫폼 SW 업데이트 서비스 방법으로 (1) 미래차 플랫폼 분석은 현재 Connected Car Platform 구조 분석하거나, 미래차(전기, 자율차) Platform 분석하여 구현될 수 있다. 또한 ECU 프로토콜 분석을 분석하는 과정 (2) Automotive Delta Generator 고도화하는 과정으로 델타 생성 로직은 단순 바이너리 비교 로직을 구현하고, 비교 결과 수집 기능, 비교 결과의 델타 데이터화(델타 생성 로직) 및 ECU 업데이트를 위한 Delta Package 경량화 과정 (3) Automotive Software Management Client 구축 과정 (4) Network Connectivity 모듈 구현하는 과정으로 구성되고,
인공지능 기반 Automotive SW 업데이트 서비스 구현방법으로 (1) Open API, Unified Diagnostic Service 차량 데이터 수집 및 분석 (2) 차량 SW 정상/오류 데이터 학습하고 소프트웨어/프로세스 오류 패턴 도출하는 과정 (3) Cloud Service Delivery Platform 구성 과정 (4) 차량 SW 업데이트 통신 프로토콜 경량화 구현 과정 및 (5) 암호화 프로토콜 형성과정으로 구성되는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 미래차의 소프트웨어 관리 방법.For the purpose of managing the software of the future car based on artificial intelligence, it is intended to automatically update the software of the vehicle through the learned judgment of machine learning. , to provide judgment and methods for when to update the software;
As a future car platform SW update service method, (1) Future car platform analysis can be implemented by analyzing the current Connected Car Platform structure or by analyzing the future car (electric, autonomous vehicle) platform. In addition, the process of analyzing ECU protocol analysis (2) As a process of upgrading the Automotive Delta Generator, the delta generation logic implements a simple binary comparison logic, and provides a function for collecting comparison results, delta dataization of comparison results (delta generation logic), and updating the ECU. Delta Package lightweight process (3) Automotive Software Management Client construction process (4) Network Connectivity module implementation process,
As an AI-based Automotive SW update service implementation method, (1) Open API, Unified Diagnostic Service vehicle data collection and analysis (2) Vehicle SW normal/error data learning and software/process error pattern deduction (3) Cloud Service Delivery Platform A software management method for an artificial intelligence-based future vehicle, characterized in that it consists of a configuration process (4) a vehicle SW update communication protocol lightweight implementation process and (5) an encryption protocol formation process.
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|---|---|---|---|
| KR1020200063727A KR20210146654A (en) | 2020-05-27 | 2020-05-27 | Software Management Method for Future Cars on Artificial Intelligence |
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