31 research outputs found

    Symbolic QED Pre-silicon Verification for Automotive Microcontroller Cores: Industrial Case Study

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    We present an industrial case study that demonstrates the practicality and effectiveness of Symbolic Quick Error Detection (Symbolic QED) in detecting logic design flaws (logic bugs) during pre-silicon verification. Our study focuses on several microcontroller core designs (~1,800 flip-flops, ~70,000 logic gates) that have been extensively verified using an industrial verification flow and used for various commercial automotive products. The results of our study are as follows: 1. Symbolic QED detected all logic bugs in the designs that were detected by the industrial verification flow (which includes various flavors of simulation-based verification and formal verification). 2. Symbolic QED detected additional logic bugs that were not recorded as detected by the industrial verification flow. (These additional bugs were also perhaps detected by the industrial verification flow.) 3. Symbolic QED enables significant design productivity improvements: (a) 8X improved (i.e., reduced) verification effort for a new design (8 person-weeks for Symbolic QED vs. 17 person-months using the industrial verification flow). (b) 60X improved verification effort for subsequent designs (2 person-days for Symbolic QED vs. 4-7 person-months using the industrial verification flow). (c) Quick bug detection (runtime of 20 seconds or less), together with short counterexamples (10 or fewer instructions) for quick debug, using Symbolic QED

    EOG feature relevance determination for microsleep detection

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    Automatic relevance determination (ARD) was applied to two-channel EOG recordings for microsleep event (MSE) recognition. 10 s immediately before MSE and also before counterexamples of fatigued, but attentive driving were analysed. Two type of signal features were extracted: the maximum cross correlation (MaxCC) and logarithmic power spectral densities (PSD) averaged in spectral bands of 0.5 Hz width ranging between 0 and 8 Hz. Generalised learn-ing vector quantisation (GRLVQ) was used as ARD method to show the potential of feature reduction. This is compared to support-vector machines (SVM), in which the feature reduction plays a much smaller role. Cross validation yielded mean normalised relevancies of PSD features in the range of 1.6 - 4.9 % and 1.9 - 10.4 % for horizontal and vertical EOG, respectively. MaxCC relevancies were 0.002 - 0.006 % and 0.002 - 0.06 %, respectively. This shows that PSD features of vertical EOG are indispensable, whereas MaxCC can be neglected. Mean classification accuracies were estimated at 86.6±b 1.3 % and 92.3±b 0.2 % for GRLVQ and SVM, respec-tively. GRLVQ permits objective feature reduction by inclu-sion of all processing stages, but is not as accurate as SVM

    Minimale Belastung elektrischer Netze durch Ladevorgänge von Elektrobussen

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    Im städtischen Verkehr ist die klassische als Umweltverbund bezeichnete Förderung umwelt-freundlicher Verkehrsarten seit langem in der Verkehrsplanung etabliert. Durch die qualitätsgerechte Gestaltung der Angebotspalette öffentlicher Verkehrssysteme ist es der Bevölkerung hierbei möglich, auch ohne ein eigenes Automobil ihre Mobilitätsbedürfnisse weitestgehend flexibel zu befriedigen. Der ÖPNV kann durch den Einsatz alternativer Antriebskonzepte einen weiteren Beitrag zu einer verringerten Emission von Schall und Luftschadstoffen (PM10, CO2 und NOx) leisten. In diesem Zusammenhang stellt insbesondere die Ablösung von Diesel- durch Elektrobusse ein großes Potenzial dar. Allerdings stellt dieser Paradigmenwechsel die ÖPNV-Unternehmen bereits in der Planung ihres Verkehrssystems vor neuartige Herausforderungen. Aktuell im ÖPNV eingesetzte Elektrobusse bewältigen ihre tägliche Fahrleistung nur mit Zwischenladevorgängen. Erfolgt das Zwischenladen auf eine örtlich und zeitlich ungünstige Weise, übersteigt der Leistungsbedarf die durch die Nieder-spannungsverteilnetze bereitgestellte Leistung. Das Projekt MENDEL (Minimale Belastung elektrischer Netze durch Ladevorgänge von Elektrobussen) verfolgt die Ziele einer Minimierung der Investitionskosten für die Ladeinfrastruktur durch die optimale Ausnutzung vorhandener Niederspannungsverteilnetze zur Versorgung der Ladestellen. Dadurch wird weitgehend die Errichtung zusätzlicher Trafostationen zum Anschluss an das Mittelspannungsnetz vermieden. Zum anderen wird eine Minimierung der Betriebskosten für die Ladeinfrastruktur durch eine Minimierung des verbrauchsunabhängigen Leistungspreises sowie des Energieverbrauchs der Busse im operativen Betrieb angestrebt
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