Patricia Balbastre

Next-generation transportation and industrial systems are characterized by a continuously increasing number of integrated software functionalities and computational performance requirements. Nevertheless, there is also a need to reduce the cost, number, size, power consumption, volume and weight of integrated dependable embedded systems. In this context, virtualization technology enables the reconciliation of these challenges supporting the integration of multiple software functionalities of mixed-criticality (real-time and non-real-time, safety and non-safety-related) on a single computing device. This survey provides an overview of virtualization solutions (hypervisors, microkernels, and separation kernels) and categorizes research contributions addressing virtualization, real-time, dependability, and domain-specific technological challenges.

La presente contribución se enmarca en el contexto de los sistemas de tiempo real particionados en entornos multiprocesador. Se presenta una herramienta que permite realizar la planificación estática de tareas en un entorno desacoplado. Esta herramienta engloba desde la generación de carga sintética con parámetros temporales configurables, hasta la validación de los planes generados. El proceso incluye las fases de asignación de las tareas a particiones, el alojamiento en procesadores de las mismas y la planificación temporal de todo el sistema.

Multicore systems introduced a performance increase over previous monocore systems. As these systems are increasingly finding application in critical domains, it arises a necessity to develop novel methodologies for their efficient resource allocation. In addition, it is particularly important to consider the criticality of applications when scheduling such systems. In multicore systems, scheduling also includes the allocation of tasks to cores. In architectures based on spatial and temporal partitioning, it is also necessary to allocate partitions. Consideration of all these variables when scheduling a critical multicore partitioned system is a major challenge. In this article, a hypervisor partitioned framework for mixed-criticality systems is proposed. In this sense, the allocation process has been split in two different parts. The initial phase will allocate tasks to partitions according to the criticality of the system. This is achieved through the implementation of a Mixed-Integer Linear Programming (MILP) algorithm. The second phase involves the allocation of tasks to cores, employing both, an additional MILP algorithm and a modified worst fit decrease utilisation approach. Experimental results show that the combination of both strategies leads to feasible scheduling and, in addition, to a reduction of the overhead introduced by the hypervisor.

En este trabajo se propone la evaluación de diferentes técnicas de procesamiento de información, obtenida mediante instrumentación, con el objetivo de la detección de anomalías de funcionamiento mecánico. Como punto de partida se usan datos obtenidos mediante el muestreo de un acelerómetro montado en un pórtico XYZ cuyo movimiento está controlado con motores paso a paso. A los datos obtenidos por la instrumentación se aplicarán técnicas de procesamiento digital, y redes neuronales para determinar la posibilidad de predicción en la aparición de funcionamientos anómalos en la máquina. Para la evaluación experimental de las técnicas de procesamiento de información se inyectarán diferentes tipos de fallos bajo diferentes escenarios de funcionamiento. Los resultados obtenidos se comparan cuantitativa y cualitativamente, evaluando la eficacia de cada enfoque. Las conclusiones derivadas de este trabajo contribuirán al avance en la detección temprana de anomalías en máquinas de corte con láser, brindando aplicaciones prácticas para el mantenimiento predictivo y la mejora de la eficiencia operativa.

In the scheduling of hard real-time systems on multicore platforms, significant unpredictability arises from interference caused by shared hardware resources. The objective of this paper is to offer a schedulability analysis for such systems by assuming a general model that introduces interference as a time parameter for each task. The analysis assumes constrained deadlines and is provided for fixed priorities. It is based on worst-case response time analysis, which exists in the literature for monocore systems. We demonstrate that the worst-case response time is an upper bound, and we evaluate our proposal with synthetic loads and execution on a real platform.

Los sistemas multinúcleo surgieron como alternativa y mejora a los tradicionales sistemas mononúcleo. Aunque el rendimiento de estos sistemas es mayor, poseen más complejidad. Además, su rendimiento puede verse degradado debido a que los recursos hardware compartidos introducen retrasos en la planificación. Para reducir este retraso o contención existen diversas técnicas, que se pueden aplicar tanto a la hora de alojar las tareas en los núcleos como al planificar las tareas dentro de cada núcleo. En este trabajo se propone un algoritmo de planificación que combina distintas políticas de planificación conocidas para obtener un plan temporal que posea una menor interferencia. Además, se propone una red neuronal artificial para predecir qué política de alojamiento se debe aplicar para minimizar la longitud de los intervalos que forman el plan temporal y así reducir la complejidad de planificación de cada intervalo.

Multicore systems were developed to provide a substantial performance increase over monocore systems. But shared hardware resources are a problem as they add unpredictable delays that affect the schedulability of multicore hard real-time systems. In recent years much effort has been put into modelling interference and proposing scheduling techniques to mitigate its negative effect. Using one of these models, we propose a scheduling technique, based on Integer Linear Programming (ILP) that, in combination with a task to core allocator, not only achieves a feasible schedule but also reduces the interference produced by shared hardware resources in the context of hard real-time multicore systems. The evaluation shows how both the interference is reduced (≈ 83.47%) and the schedulability is increased (≈ 12.25%) compared to traditional heuristics.

La gestión de la movilidad de personas y vehículos es un aspecto de continuo estudio debido a la relevancia que tiene en la contribución a la polución. El control de los semáforos determina las colas que en los cruces se pueden formar. Habitualmente este control no está adaptado al tráfico existente en un momento concreto, dado que la adaptación implica conocer los peatones y vehículos que se encuentran circulando en cada momento. Para resolver este problema, en el artículo se propone el uso de unos dispositivos inteligentes modulares que permiten detectar los vehículos y cambiar los tiempos de acceso al cruce dependiendo de las circunstancias. Para validar el sistema se ha realizado una simulación generando cargas en MatLab y simulando el control con Simulink. Se ha simulado un ciclo de semáforo con tiempos fijos y se ha comparado con ciclos de tiempos variables en función de la carga de peatones y de vehículos. En el artículo se proponen los indicadores Op y Sat como método de medición de la optimización del algoritmo de control sobre el estado del cruce. Por medio de dichos indicadores se ha comprobado que en el mejor de los casos es posible optimizar en un 50 % el tiempo de espera de forma casi independiente de la carga de tráfico.