Improving WCET Analysis Precision through Automata Product

Real-time scheduling of application requires sound estimation of the Worst-Case Execution Time (WCET) of each task. Part of the over-approximation introduced by the WCET analysis of a task comes from not taking into account the fact that the (implicit) worst-case execution path may be infeasible. This article does not address the question of finding infeasible paths but provides a new formalism of automata to describe sets of infeasible paths. This formalism combines the possibilities to express state-based path acceptance (like in regular automata), constraints on counters (in the Implicit Path Enumeration Technique fashion) and contexts of validity (like in State charts). We show the applicability of our proposal by performing infeasible paths aware WCET analyses within the OTAWA framework. We provide algorithms that transform the control flow graph and/or the constraints system supporting the WCET analysis in order to exclude the specified paths

LARD -- Landing Approach Runway Detection -- Dataset for Vision Based Landing

As the interest in autonomous systems continues to grow, one of the major challenges is collecting sufficient and representative real-world data. Despite the strong practical and commercial interest in autonomous landing systems in the aerospace field, there is a lack of open-source datasets of aerial images. To address this issue, we present a dataset-lard-of high-quality aerial images for the task of runway detection during approach and landing phases. Most of the dataset is composed of synthetic images but we also provide manually labelled images from real landing footages, to extend the detection task to a more realistic setting. In addition, we offer the generator which can produce such synthetic front-view images and enables automatic annotation of the runway corners through geometric transformations. This dataset paves the way for further research such as the analysis of dataset quality or the development of models to cope with the detection tasks. Find data, code and more up-to-date information at https://github.com/deel-ai/LAR

From Relevant High-level Properties to WCET Computation Improvement

The scheduling of real-time systems requires knowing the Worst Case Execution Time (WCET) of their tasks. WCET analysers compute timings by analysis of the low level behaviour of the target task. This document presents improvements in the WCET computation allowed by taking into account high level behaviours of the tasks. We first classify high level knowledge according to the relevance with respect to WCET estimation. We then propose a systematic method to bring this information back to the low level on which operate most WCET analysers. This approach separates the concerns of stating properties, integrating properties and computing a WCET aware of these properties

When the worst-case execution time estimation gains from the application semantics

International audienceCritical embedded systems are generally composed of repetitive tasks that must meet drastic timing constraints, such as termination deadlines. Providing an upper bound of the worst-case execution time (WCET) of such tasks at design time is thus necessary to prove the correctness of the system. Static timing analysis methods compute safe WCET upper bounds, but at the cost of a potentially large over-approximation. Over-approximation may come from the fact that WCET analysis may consider as potential worst-cases some executions that are actually infeasible, because of the semantics of the program and/or because they correspond to unrealistic inputs. In this paper, we introduce a complete semantic-aware WCET estimation workflow. We introduce some program analysis to find infeasible paths: they can be performed at design, C or binary level, and may take into account information provided by the user. We design an annotation-aware compilation process that enables to trace the infeasible path properties through the program transformations performed by the compilers. Finally, we adapt the WCET estimation tool to take into account the kind of annotations produced by the workflow

Estimation du potentiel d'adhérence pneumatique combinant filtrage de Kalman et apprentissage de modèle à partir de méthodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov

The tire friction potential is the quantity characterizing the amount of friction remaining before the tire begins to skid on the road. Knowing this quantity during a travel turns out to be particularly advantageous, especially for the development of autonomous vehicles and also to significantly improve the driver assistance systems performances. Unfortunately, under standard driving conditions, the longitudinal tire force provided by a tire is low compared to the normal load applied on it. Therefore, the grip potential is particularly difficult to estimate under standard driving conditions. Thus, the goal of this PhD thesis is to carry out a method enabling to estimate the grip potential under standard driving conditions. This method should work using only the sensors fitted on production vehicle. The introduced method is divided into two main steps.Firstly, friction data points are combined with an adaptive Monte-Carlo Markov Chain method in order to predict the grip potential value. In this first main step, the friction data points are measurements coming from simulations or tests carried out on standard tires with a tire testing machine. However, in the practical case where the only accessible measurements are the ones provided by sensors fitted on production vehicle, these friction data points measurements are not available.Therefore, in a second main step, an extended Kalman filter is used in order to obtain friction data points estimates by using exclusively signals provided by the sensors fitted on production vehicle. This step is validated on simulated data representative of a straight line maneuver.Le potentiel d’adhérence d’un pneu est la grandeur caractérisant la quantité d’adhérence restante à un pneu avant que celui-ci ne se mette à patiner sur la route. La connaissance de cette grandeur lors d’un trajet pourrait se révéler particulièrement avantageuse, notamment pour le développement des véhicules autonomes et également pour améliorer sensiblement les performances des systèmes d’aide à la conduite. Malheureusement, lors d’une manœuvre standard, les efforts longitudinaux générés par le pneu restent faibles par rapport à la charge subie par celui-ci. En conséquence, le potentiel d’adhérence est particulièrement difficile à estimer. Ainsi, l’objectif de ces travaux est de mettre en œuvre une méthode permettant d’estimer le potentiel d’adhérence lors d’une manœuvre standard en utilisant uniquement les capteurs équipant les véhicules de série. La méthode mise en œuvre se scinde en deux grandes étapes.Tout d’abord, une méthode de type Monte-Carlo adaptative utilisant des points de friction est mise en œuvre afin de déterminer le potentiel d’adhérence. Dans cette première grande partie, les points de friction utilisés sont des mesures provenant de simulations ou d’essais effectués avec des machines de test sur des pneus standards. Cependant, dans le cas pratique où les seules mesures accessibles sont celles fournies par les capteurs présents sur les véhicules de série, ces mesures de points de friction ne sont pas accessibles.Ainsi, dans une seconde grande étape, un filtre de Kalman étendu est utilisé afin d’obtenir des estimations des points de friction en ne se servant que des signaux fournis par les capteurs présents sur les véhicules de série. Cette étape est validée sur des données de simulation représentatives d’une manœuvre en ligne droite

Estimation du potentiel d'adhérence pneumatique combinant filtrage de Kalman et apprentissage de modèle à partir de méthodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov

Le potentiel d’adhérence d’un pneu est la grandeur caractérisant la quantité d’adhérence restante à un pneu avant que celui-ci ne se mette à patiner sur la route. La connaissance de cette grandeur lors d’un trajet pourrait se révéler particulièrement avantageuse, notamment pour le développement des véhicules autonomes et également pour améliorer sensiblement les performances des systèmes d’aide à la conduite. Malheureusement, lors d’une manœuvre standard, les efforts longitudinaux générés par le pneu restent faibles par rapport à la charge subie par celui-ci. En conséquence, le potentiel d’adhérence est particulièrement difficile à estimer. Ainsi, l’objectif de ces travaux est de mettre en œuvre une méthode permettant d’estimer le potentiel d’adhérence lors d’une manœuvre standard en utilisant uniquement les capteurs équipant les véhicules de série. La méthode mise en œuvre se scinde en deux grandes étapes.Tout d’abord, une méthode de type Monte-Carlo adaptative utilisant des points de friction est mise en œuvre afin de déterminer le potentiel d’adhérence. Dans cette première grande partie, les points de friction utilisés sont des mesures provenant de simulations ou d’essais effectués avec des machines de test sur des pneus standards. Cependant, dans le cas pratique où les seules mesures accessibles sont celles fournies par les capteurs présents sur les véhicules de série, ces mesures de points de friction ne sont pas accessibles.Ainsi, dans une seconde grande étape, un filtre de Kalman étendu est utilisé afin d’obtenir des estimations des points de friction en ne se servant que des signaux fournis par les capteurs présents sur les véhicules de série. Cette étape est validée sur des données de simulation représentatives d’une manœuvre en ligne droite.The tire friction potential is the quantity characterizing the amount of friction remaining before the tire begins to skid on the road. Knowing this quantity during a travel turns out to be particularly advantageous, especially for the development of autonomous vehicles and also to significantly improve the driver assistance systems performances. Unfortunately, under standard driving conditions, the longitudinal tire force provided by a tire is low compared to the normal load applied on it. Therefore, the grip potential is particularly difficult to estimate under standard driving conditions. Thus, the goal of this PhD thesis is to carry out a method enabling to estimate the grip potential under standard driving conditions. This method should work using only the sensors fitted on production vehicle. The introduced method is divided into two main steps.Firstly, friction data points are combined with an adaptive Monte-Carlo Markov Chain method in order to predict the grip potential value. In this first main step, the friction data points are measurements coming from simulations or tests carried out on standard tires with a tire testing machine. However, in the practical case where the only accessible measurements are the ones provided by sensors fitted on production vehicle, these friction data points measurements are not available.Therefore, in a second main step, an extended Kalman filter is used in order to obtain friction data points estimates by using exclusively signals provided by the sensors fitted on production vehicle. This step is validated on simulated data representative of a straight line maneuver

Flow fact automata for the expression and the integration of properties in WCET analysis

Dans le domaine des systèmes critiques, l'analyse des temps d'exécution des programmes est nécessaire pour planifier et ordonnancer au mieux différentes tâches et par extension pour dimensionner les systèmes. La durée d'exécution d'un programme dépend de divers facteurs comme ses entrées ou le matériel utilisé. Or cette variation temporelle pose problème dans les systèmes temps-réel dans lesquels il est nécessaire de dimensionner précisément les temps processeur alloués à chaque tâche, et pour cela, connaître leur temps d'exécution au pire cas. Au sein de l'équipe TRACES à l'IRIT, nous cherchons à calculer une borne supérieure à ce temps d'exécution au pire cas qui soit la plus précise possible. Pour cela, nous travaillons sur le graphe de flot de contrôle d'un programme qui représente un sur-ensemble des ses exécutions possibles, que nous accompagnons d'annotations sur des comportements spécifiques du programme susceptibles de réduire la sur-approximation de notre estimation. Dans les outils destinés au calcul du temps d'exécution au pire cas des programmes, les annotations sont habituellement exprimées et intégrées grâce à des langages d'annotation spécifiques. Nous proposons d'utiliser des automates appelés automates d'annotation de flot en lieu et place de ces langages, afin de fonder non seulement l'expression, mais également l'intégration d'annotations dans l'analyse sur des bases formelles. Nous présentons ces automates enrichis de contraintes, de variables et d'une hiérarchie et nous montrons comment ils supportent les divers types d'annotations utilisés dans le domaine de l'analyse du temps d'exécution au pire cas. Par ailleurs, l'intégration des annotations dans une analyse se fait habituellement par l'association de contraintes numériques au graphe de flot de contrôle. Les automates que nous présentons supportent cette méthode mais leur expressivité offre également de nouvelles possibilités d'intégration basées sur le dépliage du graphe de flot de contrôle. Nous présentons des résultats expérimentaux issus de la comparaison de ces deux méthodes qui montrent comment le dépliage de graphe peut améliorer la précision de l'analyse. A terme, ce gain de précision dans l'estimation du temps d'exécution au pire cas permettra de mieux exploiter le matériel sans faire courir de risques à l'utilisateur ou au système.In the domain of critical systems, the analysis of execution times of programs is needed to schedule various task at best and by extension to dimension the whole system. The execution time of a program depends on multiple factors such as entries of the program or the targeted hardware. Yet this time variation is an issue in real-time systems where the duration is required to allow correct processor time to each task, and in this purpose, we need to know their worst-case execution time. In the TRACES team at IRIT, we try to compute a safe upper bound of this worst-case execution time that would be as precise as possible. In order to do so, we work on the control flow graph of a program that represents an over-set of its possible executions and we combine this structure with annotations on specific behaviours of the program that might reduce the over-approximation of our estimation. Tools designed to compute worst-case execution times of programmes usually support the expression and the integration of annotations thanks to specific annotation languages. Our proposal is to replace these languages with a type of automata named flow fact automata so that not only the expression but also the integration of annotations in the analysis inherit from the formal basis of automata. Based on these automata enriched with constraints, variables and a hierarchy, we show how they support the various annotation types used in the worst-case execution time domain. Additionally, the integration of annotations in an analysis usually lead to associate numerical constraint to the control flow graph. The automata presented here support this method but their expressiveness offers new integration possibilities based on the partial unfolding of control flow graph. We present experimental results from the comparison of these two methods that show how the graph unfolding can improve the analysis precision. In the end, this precision gain in the worst-case execution time will ensure a better usage of the hardware as well as the absence of risks for the user or the system itself

Automates d'annotation de flot pour l'expression et l'intégration de propriétés dans l'analyse de WCET

In the domain of critical systems, the analysis of execution times of programs is needed to schedule various task at best and by extension to dimension the whole system. The execution time of a program depends on multiple factors such as entries of the program or the targeted hardware. Yet this time variation is an issue in real-time systems where the duration is required to allow correct processor time to each task, and in this purpose, we need to know their worst-case execution time. In the TRACES team at IRIT, we try to compute a safe upper bound of this worst-case execution time that would be as precise as possible. In order to do so, we work on the control flow graph of a program that represents an over-set of its possible executions and we combine this structure with annotations on specific behaviours of the program that might reduce the over-approximation of our estimation. Tools designed to compute worst-case execution times of programmes usually support the expression and the integration of annotations thanks to specific annotation languages. Our proposal is to replace these languages with a type of automata named flow fact automata so that not only the expression but also the integration of annotations in the analysis inherit from the formal basis of automata. Based on these automata enriched with constraints, variables and a hierarchy, we show how they support the various annotation types used in the worst-case execution time domain. Additionally, the integration of annotations in an analysis usually lead to associate numerical constraint to the control flow graph. The automata presented here support this method but their expressiveness offers new integration possibilities based on the partial unfolding of control flow graph. We present experimental results from the comparison of these two methods that show how the graph unfolding can improve the analysis precision. In the end, this precision gain in the worst-case execution time will ensure a better usage of the hardware as well as the absence of risks for the user or the system itself.Dans le domaine des systèmes critiques, l'analyse des temps d'exécution des programmes est nécessaire pour planifier et ordonnancer au mieux différentes tâches et par extension pour dimensionner les systèmes. La durée d'exécution d'un programme dépend de divers facteurs comme ses entrées ou le matériel utilisé. Or cette variation temporelle pose problème dans les systèmes temps-réel dans lesquels il est nécessaire de dimensionner précisément les temps processeur alloués à chaque tâche, et pour cela, connaître leur temps d'exécution au pire cas. Au sein de l'équipe TRACES à l'IRIT, nous cherchons à calculer une borne supérieure à ce temps d'exécution au pire cas qui soit la plus précise possible. Pour cela, nous travaillons sur le graphe de flot de contrôle d'un programme qui représente un sur-ensemble des ses exécutions possibles, que nous accompagnons d'annotations sur des comportements spécifiques du programme susceptibles de réduire la sur-approximation de notre estimation. Dans les outils destinés au calcul du temps d'exécution au pire cas des programmes, les annotations sont habituellement exprimées et intégrées grâce à des langages d'annotation spécifiques. Nous proposons d'utiliser des automates appelés automates d'annotation de flot en lieu et place de ces langages, afin de fonder non seulement l'expression, mais également l'intégration d'annotations dans l'analyse sur des bases formelles. Nous présentons ces automates enrichis de contraintes, de variables et d'une hiérarchie et nous montrons comment ils supportent les divers types d'annotations utilisés dans le domaine de l'analyse du temps d'exécution au pire cas. Par ailleurs, l'intégration des annotations dans une analyse se fait habituellement par l'association de contraintes numériques au graphe de flot de contrôle. Les automates que nous présentons supportent cette méthode mais leur expressivité offre également de nouvelles possibilités d'intégration basées sur le dépliage du graphe de flot de contrôle. Nous présentons des résultats expérimentaux issus de la comparaison de ces deux méthodes qui montrent comment le dépliage de graphe peut améliorer la précision de l'analyse. A terme, ce gain de précision dans l'estimation du temps d'exécution au pire cas permettra de mieux exploiter le matériel sans faire courir de risques à l'utilisateur ou au système

Estimation du potentiel d'adhérence pneumatique combinant filtrage de Kalman et apprentissage de modèle à partir de méthodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov

The tire friction potential is the quantity characterizing the amount of friction remaining before the tire begins to skid on the road. Knowing this quantity during a travel turns out to be particularly advantageous, especially for the development of autonomous vehicles and also to significantly improve the driver assistance systems performances. Unfortunately, under standard driving conditions, the longitudinal tire force provided by a tire is low compared to the normal load applied on it. Therefore, the grip potential is particularly difficult to estimate under standard driving conditions. Thus, the goal of this PhD thesis is to carry out a method enabling to estimate the grip potential under standard driving conditions. This method should work using only the sensors fitted on production vehicle. The introduced method is divided into two main steps.Firstly, friction data points are combined with an adaptive Monte-Carlo Markov Chain method in order to predict the grip potential value. In this first main step, the friction data points are measurements coming from simulations or tests carried out on standard tires with a tire testing machine. However, in the practical case where the only accessible measurements are the ones provided by sensors fitted on production vehicle, these friction data points measurements are not available.Therefore, in a second main step, an extended Kalman filter is used in order to obtain friction data points estimates by using exclusively signals provided by the sensors fitted on production vehicle. This step is validated on simulated data representative of a straight line maneuver.Le potentiel d’adhérence d’un pneu est la grandeur caractérisant la quantité d’adhérence restante à un pneu avant que celui-ci ne se mette à patiner sur la route. La connaissance de cette grandeur lors d’un trajet pourrait se révéler particulièrement avantageuse, notamment pour le développement des véhicules autonomes et également pour améliorer sensiblement les performances des systèmes d’aide à la conduite. Malheureusement, lors d’une manœuvre standard, les efforts longitudinaux générés par le pneu restent faibles par rapport à la charge subie par celui-ci. En conséquence, le potentiel d’adhérence est particulièrement difficile à estimer. Ainsi, l’objectif de ces travaux est de mettre en œuvre une méthode permettant d’estimer le potentiel d’adhérence lors d’une manœuvre standard en utilisant uniquement les capteurs équipant les véhicules de série. La méthode mise en œuvre se scinde en deux grandes étapes.Tout d’abord, une méthode de type Monte-Carlo adaptative utilisant des points de friction est mise en œuvre afin de déterminer le potentiel d’adhérence. Dans cette première grande partie, les points de friction utilisés sont des mesures provenant de simulations ou d’essais effectués avec des machines de test sur des pneus standards. Cependant, dans le cas pratique où les seules mesures accessibles sont celles fournies par les capteurs présents sur les véhicules de série, ces mesures de points de friction ne sont pas accessibles.Ainsi, dans une seconde grande étape, un filtre de Kalman étendu est utilisé afin d’obtenir des estimations des points de friction en ne se servant que des signaux fournis par les capteurs présents sur les véhicules de série. Cette étape est validée sur des données de simulation représentatives d’une manœuvre en ligne droite