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AUTOSAR_ASWS_HealthMonitoring FIG-59c7599c8228d09d 932 × 518 px 3 Release(s)

Figure 6.5: Multiple Checkpoints for Alive Supervision in one SupervisedEntity for a given Supervision Mode

SHA-256 Inhalts-Fingerabdruck: 59c7599c8228d09db0750f5846966eec85db3b5590b7cef747ac5e43ce6cefc2
✦ KI-generierte Bildanalyse & technische Beschreibung Modell: gemini-3.8-flash (via agy) · Rezept figure-series@1 · erstellt am 2026-10-08

1. Diagrammtyp & Architektur-Kontext

  • Klassifikation: Konzeptionelles Struktur- und Konfigurationsdiagramm (UML-Objekt-/Metamodell-Abstraktion) der AUTOSAR Adaptive Platform (SWS Platform Health Management - PHM).
  • Technischer Zweck: Spezifikation der Mehrfachüberwachung von Checkpoints mittels Alive Supervision innerhalb einer einzelnen SupervisedEntity (SE3) für einen spezifischen Überwachungsmodus (SupervisionMode).
  • Funktionale Einordnung: Das PHM realisiert die funktionale Sicherheitsüberwachung (ISO 26262) für Adaptive Applications. Die Alive-Supervision verifiziert zur Laufzeit, ob periodische Funktionen oder Threads innerhalb deterministischer zeitlicher Frequenzkorridore ausgeführt werden.

2. Komponenten, Entitäten & Schnittstellen

  • SupervisedEntity (SE3):
    • Logische Gruppierungseinheit für sicherheitsrelevante Ausführungspfade innerhalb eines Prozesses der Adaptive Application.
    • Kapselt einen oder mehrere diskrete Überwachungspunkte.
  • Checkpoint (CP3-1, CP3-2):
    • Eindeutig identifizierbare Kontrollpunkte im Applikationscode, die über die Schnittstelle ara::phm::SupervisedEntity::ReportCheckpoint(CheckpointId) getriggert werden.
    • Kardinalität: 1 : N zwischen SupervisedEntity und Checkpoint.
  • Konfigurationsparameter je Checkpoint (Metamodell-Attribute):
    • ExpectedAliveIndications: Soll-Anzahl der Checkpoint-Meldungen innerhalb eines Bewertungsintervalls.
    • MinMargin: Maximal zulässige negative Abweichung (Unterschreitung der Soll-Aufrufe).
    • MaxMargin: Maximal zulässige positive Abweichung (Überschreitung der Soll-Aufrufe).
    • AliveReferenceCycle: Länge des Referenzüberwachungsfensters (ausgedrückt in Zyklen des PHM-Auswertungstakts).
    • FailedReferenceCyclesTolerance: Anzahl konsekutiv fehlerhafter Referenzzyklen, bevor ein Zustandstransfer nach ALIVE_FAILED bzw. ALIVE_EXPIRED ausgelöst wird.

3. Dynamisches Verhalten & Sequenzablauf

  • Meldungsphase (Asynchron / Event-getrieben):
    • Die Applikation durchläuft den Kontrollfluss und meldet das Erreichen von CP3-1 bzw. CP3-2 via IPC an den PHM-Daemon (ReportCheckpoint).
  • Evaluierungsphase (Periodisch / Synchroner PHM-Zyklus):
    • Jeder Checkpoint wird unabhängig voneinander nach Ablauf seines jeweiligen AliveReferenceCycle bewertet.
    • Gültigkeitsbedingung für einen fehlerfreien Zyklus: $$\text{ExpectedAliveIndications} - \text{MinMargin} \le \text{ActualIndications} \le \text{ExpectedAliveIndications} + \text{MaxMargin}$$
  • Fehlerakkumulation & Statusübergang:
    • Schlägt ein Zyklus fehl, wird der zyklische Fehlerzähler inkrementiert.
    • Überschreitet der Zähler FailedReferenceCyclesTolerance, degradiert der Alive-Status des betroffenen Checkpoints (ALIVE_OK → ALIVE_FAILED).
    • Der lokale Zustand der SupervisedEntity wird reevaluiert und fließt in die globale Zustandsmaschine des PHM ein (Auslösung konfigurierter Recovery-Aktionen via State Management / Execution Management).

4. Normative Relevanz & Entwickler-Hinweise

  • Unabhängige Parametrierung:
    • Mehrere Checkpoints innerhalb derselben SupervisedEntity können disjunkte Ausführungsfrequenzen überwachen (z. B. CP3-1 für eine 10-ms-Regelschleife, CP3-2 für eine 100-ms-Diagnoseübertragung).
  • Jitter & Scheduling-Toleranz:
    • MinMargin und MaxMargin müssen unter Berücksichtigung von OS-Scheduling-Latenzen, Thread-Präemption und Ausführungs-Jitter gewählt werden, um False Positives zu verhindern.
  • Konfigurationsbindung an SupervisionMode:
    • Alive-Supervision-Parameter sind an den jeweiligen SupervisionMode gebunden. Bei Moduswechseln können Parametersätze ausgetauscht oder einzelne Checkpoints inaktiv geschaltet werden.
  • API-Vertrag:
    • Entwickler müssen sicherstellen, dass ReportCheckpoint nicht aus Interrupt-Kontexten mit blockierendem IPC aufgerufen wird und die übergebene CheckpointId exakt der im ARXML-Manifest deklarierten ID entspricht.

Versionsvergleich KI-generiert · gemini-3.8-flash (via agy)

R21-11 → R22-11 keine inhaltliche Änderung Vorgänger: FIG-cb1f8a1d25f0001b

Keine inhaltlichen Änderungen erkennbar.

Zugeordnete Anforderungen

Diese Angaben zeigt der Versions-Explorer.

Aus dem Dokument extrahierter Text & Kontext

Begleitender Spezifikationstext:

Specification of Health Monitoring AUTOSAR FO R24-11 Figure 6.4: Simplest Alive Supervision Checkpoint Configuration for a given Supervision Mode Moreover, it is also possible to have more than one Checkpoint as shown in Figure 6.5) Figure 6.5: Multiple Checkpoints for Alive Supervision in one SupervisedEntity for a given Supervision Mode Each Checkpoint can have its own set of AliveSupervision Parameters. Transitions are not used by AliveSupervision. Although each Checkpoint has its own parameters, it is the SupervisedEntity for which status is determined based on the frequency of Checkpoints. The parameters of the AliveSupervision depend on the Supervision Mode and are defined per Checkpoint (and not globally for the whole SupervisedEntity). 22 of 55 Document ID 850: AUTOSAR_FO_ASWS_HealthMonitoring

Vorkommen in AUTOSAR-Releases (3)

Release Dokument Seite Nr. Bildunterschrift im Dokument
R22-11 AUTOSAR_ASWS_HealthMonitoring S. 21 6.5 Figure 6.5: Multiple Checkpoints for Alive Supervision in one SupervisedEntity for a given Supervision Mode
R23-11 AUTOSAR_FO_ASWS_HealthMonitoring S. 21 6.5 Figure 6.5: Multiple Checkpoints for Alive Supervision in one SupervisedEntity for a given Supervision Mode
R24-11 AUTOSAR_FO_ASWS_HealthMonitoring S. 22 6.5 Figure 6.5: Multiple Checkpoints for Alive Supervision in one SupervisedEntity for a given Supervision Mode