JP2024039283A - On-vehicle facility and log collection system - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、ソフトウェア挙動の観点から信頼性解析につなげることのできるログを取得する車載設備及びログ収集システムに関する。 The present invention relates to in-vehicle equipment and a log collection system that acquire logs that can be used for reliability analysis from the perspective of software behavior.
車両、船舶、航空機といったような移動体の信頼性に関する既存技術として、例えば特許文献1(「自律型航空機の正常性システムと方法」)がある。 As an existing technology related to the reliability of moving objects such as vehicles, ships, and aircraft, there is, for example, Patent Document 1 (``Autonomous Aircraft Normality System and Method'').
特許文献1では、自律飛行する航空機の正常性を判断するため、一部遠隔サーバと連携した動作を行う。例えば、センサで取得される航空機に関する動作条件から、エンジン劣化等を判定するが、単独で動作する構成であり、複数の航空機から収集したデータや、長期にわたるデータの蓄積からの判別には対応していない。 In Patent Document 1, in order to determine the normality of an autonomously flying aircraft, some operations are performed in cooperation with a remote server. For example, engine deterioration, etc. is determined from the operating conditions of the aircraft acquired by sensors, but this is a configuration that operates independently and does not support discrimination based on data collected from multiple aircraft or data accumulated over a long period of time. Not yet.
近年、例えば自律運転を目指す車両において、例えば車両周辺を監視するためのカメラ等の様々な車載機器に関して、車載設備のコンピュータで実行されるOS(オペレーティングシステム)の下で稼働するソフトウェアによる制御が行われている。ここで、車両等の移動体の信頼性を確保するために、ソフトウェア挙動の観点から、十分なログを解析可能な形で確保しておくことにより、異常などが発生しうる状況の事前検出や分析等の信頼性解析につなげることが望まれるが、従来技術ではこのような枠組みでの取り組みは行われていなかった。 In recent years, for example, in vehicles aiming for autonomous driving, various in-vehicle devices such as cameras for monitoring the surroundings of the vehicle are controlled by software running under an OS (operating system) run on the computer of the in-vehicle equipment. It is being said. In order to ensure the reliability of moving objects such as vehicles, from the perspective of software behavior, by securing sufficient logs in an analyzable format, it is possible to detect situations in which abnormalities may occur in advance. Although it is hoped that this will lead to reliability analysis such as analysis, efforts have not been made in this kind of framework with conventional technology.
例えば特許文献1は、単独の航空機の信頼性に関して、予め既知の劣化や異常に関する判定基準と照らし合わせることで判断する手法であった。特許文献1の手法では、多数の航空機から解析可能な形でログを収集することはできず、ソフトウェア挙動の観点から、発生しうる異常等の事前検出等を目指すこともできなかった。 For example, Patent Document 1 is a method of determining the reliability of a single aircraft by comparing it with previously known criteria regarding deterioration and abnormalities. With the method of Patent Document 1, it was not possible to collect logs from a large number of aircraft in an analyzable form, and from the viewpoint of software behavior, it was also not possible to aim for advance detection of possible abnormalities.
上記従来技術の課題に鑑み、本発明は、ソフトウェア挙動の観点から信頼性解析につなげることのできるログを収集する車載設備を提供することを目的とする。 In view of the problems of the prior art described above, an object of the present invention is to provide an in-vehicle facility that collects logs that can be connected to reliability analysis from the viewpoint of software behavior.
上記目的を達成するため、本発明は、OS(オペレーティングシステム)上で実行される、車載機器を制御するアプリ(アプリケーション)を実行する車載設備であって、前記アプリが取得するアプリログ情報を含む属性情報を、前記OSが取得するOSログ情報と紐づけて収集することを特徴とする。 In order to achieve the above object, the present invention provides in-vehicle equipment that executes an application (application) for controlling in-vehicle equipment, which is executed on an OS (operating system), and includes application log information acquired by the application. It is characterized in that attribute information is collected in association with OS log information acquired by the OS.
本発明によれば、アプリログ情報を含む属性情報をOSログ情報と紐づけて収集することにより、OSログ情報の検索キーとして属性情報が利用可能となることから、ソフトウェア挙動の観点から信頼性解析につなげることのできるログを収集することができる。 According to the present invention, by collecting attribute information including application log information in association with OS log information, the attribute information can be used as a search key for OS log information, which improves reliability from the perspective of software behavior. It is possible to collect logs that can be used for analysis.
図1は、一実施形態に係るログ収集システム50の構成図であり、ログ収集システム50は、任意数のN台に渡る自動車等の車両10-1,10-2,…,10-Nと、これらの車両10-1,10-2,…,10-Nの各々からモバイルネットワーク等のネットワークNWを介してログを収集するサーバとしての監視装置20と、この監視装置20にネットワーク等を介してアクセス可能なサーバとしての分析装置30と、を備える。
FIG. 1 is a configuration diagram of a
図2は、一実施形態に係るログ収集システム50の機能ブロック図である。図2にて車両10は、図1のN台の車両10-1,10-2,…,10-Nの任意の1台として、これらの共通構成を示しており、車両10はコンピュータ装置としての車載設備100を備え、車載設備100は機能ブロック構成として車載機能部11と、ログ収集部12と、車両側保存部13と、を備える。これら各部の機能の概要は以下の通りである。
FIG. 2 is a functional block diagram of the
車載機能部11は、CPU等のプロセッサが所定のプログラムを実行することによって実現されるものであり、本実施形態では所定のOS(オペレーティングシステム)が実行されることによる機能と、当該OSの管理下でさらに実行される車載アプリ(ソフトウェア)の機能と、をこの車載機能部11が担う。車載アプリは車載機器Dの制御処理を担う。ログ収集部12は車載機能部11からログを収集して、所定形式で整形したログを、記憶媒体である車両側保存部13に保存する。
The in-vehicle
サーバ側保存部21及び検索部22を備える監視装置20では、N台の車両10-1,10-2,…,10-Nの各々の車両側保存部13に保存されているログを収集して、記憶媒体であるサーバ側保存部21に保存し、データベースを構築する。受付部31及び表示部32を備える分析装置30では、ログ分析を行うユーザからのログ検索の入力を受付部31において受け付け、ログ検索の要求を監視装置20へと送信し、検索部22がデータベースであるサーバ側保存部21から、当該要求されたログ検索条件に従った検索を行って検索結果を得て分析装置30へと返信し、表示部32においてこの返信された検索結果を表示する。
The
図3に、車載機能部11において実現されるOSと車載アプリとの階層構造と、車載アプリが制御する車載機器との関係を模式的に示す。CPUがOSに対応するプログラムを実行することで、OSの機能が実現され、この機能には当該OSレベルでのログ生成機能が含まれる。当該OSの管理下で、CPUが所定プログラムを実行することでn個の車載アプリAPk(k=1,2,…n)の機能が実現され、各車載アプリAPkの機能には、当該アプリレベルでのログ生成機能が含まれる。各車載アプリAPkは、対応する所定の車載機器Dk(k=1,2,…,n)を制御する機能を担うものである。
FIG. 3 schematically shows the hierarchical structure of the OS and the in-vehicle application implemented in the in-
車載機器Dkの各々は、車両10における運転関連の機能を担う任意の機器であってよく、例えば、運転に関連ないし付随した車両10の周辺環境のセンシングを担う機器として、LiDAR(光検出と測距、レーザー画像検出と測距)センサあるいは通常のRGB画像の撮影を行うカメラ等であってもよいし、車両10の外部あるいは内部を点灯するライトであってもよいし、車両10の乗員に各種のコンテンツその他の情報提供を行うディスプレイやスピーカーであってもよい。なお、図3の例では、1つの車載アプリAPkが1つのみの対応する車載機器Dkを制御する場合が例として示されているが、1つの車載アプリが2つ以上の車載機器を制御するように構成されていてもよい。(なお、車載機器Dk及び車載アプリAPkは、車両10をインテリジェント化やコネクテッド化する等により付加価値を提供することに関連したものであればよい。一方で、本発明の車載機器Dk及び車載アプリAPkは、安全性に直接関わるものは扱わない。例えば、手動運転の際の衝突事故等についての事象を解析するのに用いられるEDR(イベント・データ・レコーダ)等ではエンジン回転数、ブレーキペダル操作状況、アクセルペダル操作状況等のような安全性に直接関わるものを記録しているが、本発明の車載機器Dk及び車載アプリAPkはこうした安全性に直接関わるものを扱わない。)
Each of the in-vehicle devices Dk may be any device that performs a driving-related function in the
また、変形例として、車載機器Dkを制御する車載アプリAPkの全部または一部が、メインOSとは別途のサブOS上において、メインOSが実行されるプロセッサとは別のプロセッサで実行されるものであってもよい。この場合、サブOSはサブOSのログ生成機能を担い、車載アプリAPkは自身のログ生成機能を担い、これらのサブOSのログと車載アプリAPkのログとを収集すればよく、図3括弧内に示されるように、メインOS上で実行されるログ収集アプリAP'kにおいてこれらを収集するようにしてもよい。メインOSはドメインECU(電子制御ユニット)によって実行されるものであってよく、サブOSはこのドメインECUが束ねる複数の小型ECUの各々において実行されるものであってもよい。(なお、図3括弧内に示されるように1つのサブOS(k)上では1つのみのアプリAPkが実行されるように構成することができる。) In addition, as a modified example, all or part of the in-vehicle application APk that controls the in-vehicle device Dk is executed on a sub-OS that is separate from the main OS, and on a processor that is different from the processor on which the main OS is executed. It may be. In this case, the sub-OS is responsible for the log generation function of the sub-OS, the in-vehicle application APk is responsible for its own log generation function, and it is sufficient to collect the logs of these sub-OSes and the logs of the in-vehicle application APk, as shown in parentheses in Figure 3. As shown in , these may be collected by the log collection application AP'k executed on the main OS. The main OS may be executed by a domain ECU (electronic control unit), and the sub OS may be executed in each of a plurality of small ECUs bundled by this domain ECU. (As shown in parentheses in Figure 3, it is possible to configure so that only one application APk is executed on one sub-OS(k).)
図4は、一実施形態に係るログ収集システム50の動作のフローチャートである。ステップS1では、N台の車両10-1,10-2,…,10-Nの各々において、その車載設備100でOSログとアプリログとを常時、取得し、これらログを紐づけて保存しておき、定期的に、当該紐づけて保存したログ情報を監視装置20へと送信する。ステップS2では、ステップS1において定期的にN台の車両10-1,10-2,…,10-Nの各々から送信されたログを保存することでデータベースを更新して管理している監視装置20に対して、ユーザが分析装置30よりログ検索の要求を行うことで、分析装置30に対してログ検索の結果を返信する。
FIG. 4 is a flowchart of the operation of the
なお、図4のステップS1におけるログ収集は、各々の車両10の車載設備100が稼働している状態において常時、実行するようにしてよく、収集したログの監視装置20への送信は、例えば1日1回夜間帯にアップロードする等により、定期的に実行することができる。このステップS1での常時ログ収集と定期的なログ送信とを前提として、ステップS2の検索処理は、分析装置30を利用するユーザが所望する任意のタイミングで実行することができる。
Note that the log collection in step S1 in FIG. 4 may be performed at all times while the in-vehicle equipment 100 of each
以下、ステップS1におけるログ収集の詳細(ログ収集部12の詳細)を説明する。 Details of log collection in step S1 (details of the log collection unit 12) will be described below.
ログ収集部12では、OSカーネルレベルの情報(CPU、メモリ、ストレージ、通信)をトレースしたOSログ情報に、車載設備のパーツ構成や、動作中のソフトウェアの種別や状態などを属性情報として付加することで、整形されたログ情報を取得し、車両側保存部13に保存する。
The
図5は、ログ収集部12で収集する整形されたログ情報の構成図であり、図5に示されるように、OSカーネルレベルのトレーシングデータであるOSログ情報に対して、属性情報として、車両識別子と、取得時刻と、車載設備のパーツ構成等に関する構成情報と、アプリの状態が記述されるアプリログ情報とを紐づけることにより、整形されたログ情報を得ることができる。
FIG. 5 is a configuration diagram of formatted log information collected by the
車両識別子については、OSに記録されている所定の車両識別子を用いればよく、OS識別子(車載設備100のMAC(Media Access Control)アドレス等)で代用するようにしてもよい。 As for the vehicle identifier, a predetermined vehicle identifier recorded in the OS may be used, or an OS identifier (such as the MAC (Media Access Control) address of the in-vehicle equipment 100) may be used instead.
なお、以下にも説明する通り、OSログ情報とアプリログ情報とに関しては、共に、所定のイベントが発生した場合に不定期に、あるいは、何らかの情報を定期的に記録しておくものとして、取得されるものである。用語として、「OSログ情報」とは、個別要素としての「OSログ」の集合を意味し、「アプリログ情報」とは、個別要素としての「アプリログ」の集合を意味するものとする。すなわち、様々な取得時刻において様々な種類の情報が取得される個別の「OSログ」を集めた全体が「OSログ情報」を構成し、同様に、様々な取得時刻において様々な種類の情報が取得される個別の「アプリログ」を集めた全体が「アプリログ情報」を構成するものとする。 As explained below, both OS log information and application log information are acquired irregularly when a predetermined event occurs, or as information that is recorded periodically. It is something that will be done. As terms, "OS log information" means a collection of "OS logs" as individual elements, and "application log information" means a collection of "application logs" as individual elements. In other words, a collection of individual "OS logs" in which various types of information are acquired at various acquisition times constitutes "OS log information," and similarly, various types of information are acquired at various acquisition times. The entire collection of acquired individual "application logs" constitutes "application log information."
取得時刻(タイムスタンプ)については、OSログの取得時刻と、アプリログの取得時刻とを含めるようにすればよい。図6は、OSログの取得時刻とアプリログの取得時刻との関係例を示す模式図であり、図6に示されるように、OSログはCPU、メモリ、ストレージ、通信等の使用量に対して一般に、OSの処理タイミングの各時刻t=1,2,3,…において定期的に取得することができ、一方でOSログのうち一部分として例えばネットワークのセッション情報(通信元と通信先のペア情報)やメモリのエラー情報は不定期に取得されるのに対して、アプリログは一般に、OS処理タイミングの各時刻t=1,2,3,…上において、ログ生成条件が満たされた際に、不定期に、離散的な時刻(例えばt=100,301,905,…などのように離散的に)に取得される挙動を示す。(なお、アプリログについても例えば1時間ごとに生成するといったように、定期的に取得されるものがあってもよい。なお、不定期なアプリログのうちの1つに、不定期なOSログ(例えばメモリのエラー情報)と結果的に連動して取得される挙動を示すものがあってもよい。) The acquisition time (time stamp) may include the acquisition time of the OS log and the acquisition time of the application log. Figure 6 is a schematic diagram showing an example of the relationship between the acquisition time of the OS log and the acquisition time of the application log.As shown in Figure 6, the OS log is In general, it can be periodically acquired at each time t = 1, 2, 3, etc. of the OS processing timing, and on the other hand, as part of the OS log, for example, network session information (pair of communication source and communication destination) information) and memory error information are obtained irregularly, whereas application logs are generally obtained when the log generation conditions are met at each time t=1, 2, 3,... of the OS processing timing. shows behavior that is acquired irregularly and at discrete times (for example, discretely, such as t=100, 301, 905,...). (Note that some application logs may also be obtained periodically, for example, generated every hour.One of the irregular application logs is an irregular OS log. (For example, there may be something that indicates the behavior that is obtained in conjunction with memory error information.)
従って、定期的なOSログについては各時刻t=1,2,3,…の全てについて保存しておく実施形態以外にも、不定期なアプリログや不定期なOSログが発生した時刻の近傍範囲の時刻についてのみ、保存しておくようにしてもよい。図6の例ではある時刻t=T1でアプリログAL1が発生した際に、これに紐づけて保存するOSログとして、この近傍範囲R1={t|T1-W1≦t≦T1+W1}(W1>0は定数)のみを保存するようにしてよく、同様に、ある時刻t=T2でアプリログAL2が発生した際に、これに紐づけて保存するOSログとして、この近傍範囲R2={t|T2-W2≦t≦T2+W2}(W2>0は定数)のみを保存するようにしてよい。また、近傍範囲のみを保存することで近傍範囲外は削除することに代えて、不定期なアプリログとその発生時刻に対して、近傍範囲のOSログを紐づけて保存する(近傍範囲外のOSログについても保存されるが、このアプリログ及びその発生時刻との紐づけは行われていない状態で保存する)ようにしてもよい。また、近傍範囲の紐づけを行わない場合であっても、アプリログの取得時刻tと同一時刻tのトレーシングデータ(OSログ情報)を紐づけることで、分析装置30を利用するユーザが属性情報で検索した際に、アプリログの取得時刻tと同一時刻tのトレーシングデータを参照可能となり、当該ユーザは必要に応じて、この時刻tの近傍範囲でのトレーシングデータの挙動を自ら確認するといった分析作業が可能となる。
Therefore, for regular OS logs, in addition to the embodiment in which all of the times t=1, 2, 3, etc. are saved, there is also an embodiment in which irregular application logs or irregular OS logs are Only the times within the range may be saved. In the example in Figure 6, when application log AL1 occurs at a certain time t=T1, this neighborhood range R1={t|T1-W1≦t≦T1+W1}( W1>0 is a constant).Similarly, when application log AL2 occurs at a certain time t=T2, this neighborhood range R2={ Only t|T2-W2≦t≦T2+W2} (W2>0 is a constant) may be saved. In addition, instead of saving only the nearby range and deleting the outside of the nearby range, it is possible to link and save OS logs in the nearby range to irregular application logs and their occurrence times ( The OS log is also saved, but it may be saved without being linked to the application log and the time of its occurrence. In addition, even if the neighborhood range is not linked, by linking the tracing data (OS log information) at the same time t as the acquisition time t of the application log, the user using the
アプリログに対応付けて保存しておくOSログの時間範囲は、アプリログの種別に応じた範囲としてよい。例えば、正常挙動を示すアプリログについては、比較的短い時間範囲でのOSログを紐づけて保存し、異常挙動を示すアプリログについては、比較的長い時間範囲でのOSログを紐づけて保存するようにしてもよい。さらに、このようにアプリログに紐づけて保存するOSログの時間範囲は、図3の模式例で示したような、アプリAPk(k=1,2,…,n)の種別kに応じた所定範囲としてもよい。 The time range of OS logs that are saved in association with application logs may be set according to the type of application log. For example, for app logs that show normal behavior, OS logs for a relatively short time range are linked and saved, and for app logs that show abnormal behavior, OS logs for a relatively long time range are linked and saved. You may also do so. Furthermore, the time range of OS logs that are saved in association with application logs depends on the type k of application APk (k=1,2,...,n), as shown in the schematic example in Figure 3. It may be within a predetermined range.
車載設備のパーツ構成等に関する構成情報については、図3の模式例で示したように、アプリAPk(k=1,2,…,n)の種別kに応じて、このアプリAPkが制御処理を担当する車載機器Dk(例えばカメラ等)の構成情報を用いるようにしてよく、この情報はアプリAPkに対する事前設定の情報として取得することができる。 Regarding configuration information regarding the parts configuration of in-vehicle equipment, etc., as shown in the schematic example in Figure 3, this app APk performs control processing according to the type k of the app APk (k=1, 2,...,n). The configuration information of the in-vehicle device Dk (for example, a camera, etc.) in charge may be used, and this information can be obtained as preset information for the application APk.
また、この構成情報にはさらに、当該アプリログを生成したアプリAPk(k=1,2,…,n)の種別kの情報と、アプリAPkを動作させているOSの種類及び/又はバージョンに関する情報や、車載設備100を構成するコンピュータ構成情報として、CPU、メモリ、ストレージの性能や種別を含めるようにしてもよい。 In addition, this configuration information further includes information on the type k of the app APk (k=1,2,...,n) that generated the app log, and the type and/or version of the OS running the app APk. Information and computer configuration information constituting the in-vehicle equipment 100 may include the performance and type of the CPU, memory, and storage.
アプリログの情報は、ログとして出力される直接のテキスト情報を含めてもよいし、所定のエラーコード等の形式で、アプリのソフトウェアの動作状態(正常稼働状態も含む)を予め分類したコード形式で与えるようにしてもよい。 App log information may include direct text information that is output as a log, or it may be in the form of a predetermined error code, etc., in the form of a code that pre-classifies the operating status (including normal operating status) of the app's software. You may also give it as
OSログ情報としてのトレーシングデータは、OSが提供するカーネルレベルでのトレーシングデータ取得機能により取得すればよい。例えば、車載設備100が、OSとしてLinux(登録商標)が動作するコンピュータで構成されているのであれば、eBPF(extended Berkeley Packet Filter)技術を用いることでOSカーネルレベルのトレースログデータを取得できる。車載設備100がその他の組み込みOS等で実現されている場合も、所定のトレーシングデータ取得機能を用いるようにすればよい。 Tracing data as OS log information may be acquired using a kernel-level tracing data acquisition function provided by the OS. For example, if the in-vehicle equipment 100 is configured with a computer running Linux (registered trademark) as the OS, trace log data at the OS kernel level can be obtained using eBPF (extended Berkeley Packet Filter) technology. Even if the in-vehicle equipment 100 is implemented using another built-in OS or the like, a predetermined tracing data acquisition function may be used.
カーネルレベルでのトレーシングデータの内容としては、CPU(処理滞留時間、占有率)、メモリ(エラー発生有無)、ストレージ(読み書き速度)、ネットワーク(通信有無、セッション情報)などの各時刻tにおける情報(これらの情報はeBPF技術により取得可能である)を含めて、トレースログデータを取得すればよい。 The content of tracing data at the kernel level includes information at each time t, such as CPU (processing retention time, occupancy rate), memory (error occurrence), storage (read/write speed), network (communication presence/absence, session information), etc. (This information can be obtained using eBPF technology) and trace log data may be obtained.
なお、アプリAPkの種別kに依らずに取得可能な全ての種類のトレーシングデータを取得するようにしてもよいし、以下の2つの例のように、アプリAPkの種別kに応じた所定種類のトレーシングデータを取得するようにしてもよい。
(1) ログを記録するアプリの場合、記録用ストレージの読み書き速度のトレーシングデータ
(2) リアルタイム処理の重要なアプリの場合、CPU処理の滞留時間のトレーシングデータ
Note that all types of tracing data that can be obtained may be acquired regardless of the type k of the application APk, or a predetermined type according to the type k of the application APk may be acquired, as shown in the following two examples. Tracing data may also be acquired.
(1) For apps that record logs, tracing data of read/write speed of recording storage (2) For apps that require real-time processing, tracing data of CPU processing residence time
以上のように、本実施形態による車載設備100のログ収集部12では、OSログとアプリログとを紐づける形でログを保存しておき、多数の車両10において保存されているログを監視装置20で集約してデータベースを構築するので、分析装置30からログ検索を行う場合に、属性情報で絞り込むことで特定車両や特定OSバージョンのみなどの条件に合わせたログ情報を抽出し、信頼性の用途での分析に供することが可能となる。
As described above, the
すなわち、車載設備100の構成(CPU、メモリ、ストレージの性能や種別)や、利用しているソフトウェアの動作状態を属性情報として、OSカーネルレベルの挙動のログと紐づける形で記録し、遠隔サーバ(監視装置20)に保管することで、長期間かつ複数の車両から取得したデータ分析を行う際に、属性情報をキーとすることで、条件に合わせた分析用のデータ抽出を行うことができる。車載設備100が正常に稼働していることをOSカーネルレベルでトレースしたログ情報から分析するにあたっては、長期間および複数の車両10から取得したデータ蓄積が前提として必要になると考えられるところ、本実施形態による属性情報の付与により、同一条件で取得したログのみを抽出することが可能となり、特定の構成の車載設備や、特定のアプリケーションのみに関連する分析を行うことができるようになり、ソフトウェア観点での信頼性向上に資することができる。
In other words, the configuration of the in-vehicle equipment 100 (performance and type of CPU, memory, and storage) and the operating status of the software being used are recorded as attribute information in a form linked to OS kernel-level behavior logs, and then sent to a remote server. (Monitoring device 20), when analyzing data acquired from multiple vehicles over a long period of time, it is possible to extract data for analysis according to conditions by using attribute information as a key. . In order to analyze whether the in-vehicle equipment 100 is operating normally from log information traced at the OS kernel level, it is considered necessary to accumulate data acquired from
なお、ソフトウェア観点での信頼性向上に関連する分析対象となる状況として例えば、車載機器がLiDARやカメラ等である場合に、想定より多数の特徴点が抽出されることで処理負荷が増え、特徴点抽出後の物体検出処理等の動作安定性が減る状況等がある。本実施形態によればこのような事例についての分析が可能となる。 An example of a situation that can be analyzed related to improving reliability from a software perspective is, for example, when the in-vehicle device is LiDAR or a camera, a larger number of feature points than expected are extracted, increasing the processing load and reducing the number of features. There are situations in which the stability of operations such as object detection processing after point extraction is reduced. According to this embodiment, it is possible to analyze such cases.
図7は、一般的なコンピュータにおけるハードウェア構成の例を示す図である。ログ収集システム50を構成する車載設備100、監視装置20及び分析装置30の各々は、このような構成を有する1台以上のコンピュータ装置70として実現可能である。なお、2台以上のコンピュータ装置70でログ収集システム50の部分構成を実現する場合、ネットワーク経由で処理に必要な情報の送受を行うようにしてよい。コンピュータ装置70は、所定命令を実行するCPU(中央演算装置)71、CPU71の実行命令の一部又は全部をCPU71に代わって又はCPU71と連携して実行する専用プロセッサとしてのGPU(グラフィックス演算装置)72、CPU71(及びGPU72)にワークエリアを提供する主記憶装置(メモリ)としてのRAM73、補助記憶装置(ストレージ)としてのROM74、通信インタフェース75、ディスプレイ76、マウス、キーボード、タッチパネル等によりユーザ入力を受け付ける入力インタフェース77、車載機器D、とこれらの間でデータを授受するためのバスBSと、を備える。(なお、車載機器Dは車両10に搭載される車載設備100に備わるものであり、監視装置20及び分析装置30では省略される構成であってよい。また、一般的なデスクトップコンピュータで用いるための構成としてのディスプレイ76及び入力インタフェース77は、車載設備100では省略され、1つ以上の車載機器Dにおいて表示機能や入力機能を担うものが実現されていてもよい。)
FIG. 7 is a diagram showing an example of the hardware configuration of a general computer. Each of the in-vehicle equipment 100, the
ログ収集システム50の各機能部は、各部の機能に対応する所定のプログラムをROM74から読み込んで実行するCPU71及び/又はGPU72によって実現することができる。なお、CPU71及びGPU72は共に、演算装置(プロセッサ)の一種である。ここで、表示関連の処理が行われる場合にはさらに、ディスプレイ76が連動して動作し、データ送受信に関する通信関連の処理が行われる場合にはさらに通信インタフェース75が連動して動作する。
Each functional unit of the
本実施形態のログ収集システム50によれば、車両に情報システムを組み込んでスマート化することに寄与することができるので、国連が主導する持続可能な開発目標(SDGs)の目標9「レジリエントなインフラを整備し、持続可能な産業化を推進するとともに、イノベーションの拡大を図る」に貢献することが可能となる。
According to the
50…ログ収集システム、10…車両、100…車載設備、20…監視装置、30…分析装置、11…車載機能部、D…車載機器、12…ログ収集部、13…車両側保存部、21…サーバ側保存部、22…検索部、31…受付部、32…表示部 50...Log collection system, 10...Vehicle, 100...In-vehicle equipment, 20...Monitoring device, 30...Analysis device, 11...In-vehicle function unit, D...In-vehicle equipment, 12...Log collection unit, 13...Vehicle-side storage unit, 21 ...Server side storage section, 22...Search section, 31...Reception section, 32...Display section
Claims (12)
前記アプリが取得するアプリログ情報を含む属性情報を、前記OSが取得するOSログ情報と紐づけて収集することを特徴とする車載設備。 In-vehicle equipment that executes an application (application) that controls in-vehicle equipment that runs on an OS (operating system),
An in-vehicle device characterized in that attribute information including application log information acquired by the application is collected in association with OS log information acquired by the OS.
当該複数の車載設備の各々から、前記紐づけられて取得されている属性情報及びOSログ情報を収集して、データベースを構築する監視装置と、を含むことを特徴とするログ収集システム。 The in-vehicle equipment according to claim 1, which is provided in each of a plurality of vehicles;
A log collection system comprising: a monitoring device that constructs a database by collecting the linked attribute information and OS log information from each of the plurality of in-vehicle equipment.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2022143721A JP2024039283A (en) | 2022-09-09 | 2022-09-09 | On-vehicle facility and log collection system |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2022143721A JP2024039283A (en) | 2022-09-09 | 2022-09-09 | On-vehicle facility and log collection system |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2024039283A true JP2024039283A (en) | 2024-03-22 |
Family
ID=90326433
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2022143721A Pending JP2024039283A (en) | 2022-09-09 | 2022-09-09 | On-vehicle facility and log collection system |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2024039283A (en) |
-
2022
- 2022-09-09 JP JP2022143721A patent/JP2024039283A/en active Pending
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