汽车网络处理设计
汽車網絡處理設計
適用于中央網關、域控制器、FOTA、安全密鑰管理、智能天線和高性能中央計算節點
概述
恩智浦S32G-VNP-RDB2是一款緊湊型、高度優化的集成板，適用于汽車服務型網關(SoG)、域控制應用、高性能處理、功能安全和信息安全應用。
S32G-VNP-RDB2基于4個Arm? Cortex?-A53內核和3個雙核鎖步Arm Cortex-M7內核，提供高性能計算能力和豐富的輸入/輸出(I/O)，為中央網關、域控制器、FOTA、安全密鑰管理、智能天線和高性能中央計算節點等各種典型的汽車應用提供了參考。
S32G-VNP-RDB2為新的汽車應用提供了高水平的計算、實時網絡性能、數千兆字節的數據包加速和安全性。
開箱即用
1.1 S32-VNP-RDB2汽車網絡處理參考設計板介紹
1.2 完整的板套件介紹
獲取軟件
2.1 為控制臺安裝終端仿真器
安裝任意終端仿真器，如Tera Term、Putty等。
建議使用Tera Term 2.3. Tera Term是支持UTF-8協議的免費開源軟件終端仿真器。現在TTSSH支持SSH2協議(最初版本支持SSH1)。
2.2 安裝FTDI CDM WHQL驅動程序
FTDI芯片的FTDI CDM v2.12.28 WHQL串行配置驅動程序
連接！
開始試用S32-VNP-RDB2板！
3.1 插入SD卡
SD卡出廠時預裝了Linux BSP鏡像，只需將SD卡插入S32G-VNP-RDB2板上的相應插槽中即可。
3.2 連接UART線纜
使用UART線纜的Micro-AB接口連接S32G-VNP-RDB2的UART0端口。
使用UART線纜的typeA接口連接PC。
3.3 連接12 V電源
將電源連接至S32G-VNP-RDB2上的12 V電源插孔。
運行
4.1 設置控制臺
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打開控制臺終端仿真器。
注：使用Windows PC上的Tera Term 2.3 。 -
選擇PC的 “設備管理器”中的串行端口，點擊OK (確定)。
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前往Setup > Serial Port，選擇115200波特率。
4.2 為板通電
將電源開關SW15撥到S32G-VNP-RDB2板的左側。左側是第1.1章中圖片的視角
4.3 運行Linux BSP
Linux BSP自動從SD卡運行。
Tera Term的控制臺顯示屏顯示Linux BSP的運行日志。
Processors
? S32G2汽車網絡處理器
Transceivers
? TJA1102/TJA1102S：符合IEEE 100BASE-T1標準的以太網PHY收發器
? TJA1043 : 高速CAN收發器
? Secure CAN Transceivers : Secure TJA115x CAN Transceiver Family
? TJA1463 : CAN Signal Improvement Capability Transceiver with Sleep Mode
Power Management
? VR5510 : 面向S32G處理器的多通道(9) PMIC – 8個高功率，1個低功率，符合ASIL D安全級別
Switches
? SJA1110 : 內置100BASE-T1 PHY的多Gig安全TSN以太網交換機
產品規格
? S32G-VNP-RDB2 ACTIVE
? S32G Reference Design 2 for Vehicle Network Processing
? S32G-VNP-RDB2僅適用于授權客戶購買。
每個訂單將在完成前進行審查。
對于此審批流程給帶來的不便，我們深表歉意。 S32G-VNP-RDB2僅適用于授權客戶購買。
套件包含
? S32G參考設計板2
? 通用AC適配器
? AC/DC 12V, 6.67A電源
? 16GB SD卡
? DuPont線路
? (2) USB A轉Micro B線纜(UART0/1)
? 以太網和以太網環回電纜
? 100BASE-T1以太網線
? J5線纜(LIN/ADC)和J6線纜(CAN/FlexRay)
? (4) 散熱器
? (4) 散熱墊
? M2螺釘
AWS IoT Greengrass
將S32G-VNP-RDB和S32G-VNP-RDB2作為Greengrass內核
AWS IoT Greengrass是AWS提供的一款軟件，用于將云功能擴展到本地連接的設備。
這允許本地設備發布/訂閱主題，即使與AWS IoT控制臺沒有連接
Greengrass組由一個Greengrass內核、連接到該內核的多個Greengrass設備、lambda函數和其他運行在該內核上的服務組成。
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前提條件
? AWS Greengrass賬戶
? S32G-VNP-RDB或S32G-VNP-RDB2板
? Linux主機(本指南使用Ubuntu 18.04)
? Linux主機和S32G目標應連接同一個LAN -
通過Greengrass支持創建S32G鏡像
在Linux主機中按以下步驟操作。
如果以前使用Yocto構建了一個S32G Linux BSP，則可跳過第2.1節。
2.1 安裝主機依賴項
$ sudo update $ sudo intall python git curl $ mdkir ~/bin $ curl http://commondatastorage.googleapis.com/git-repo-downloads/repo > ~/bin/repo $ chmod a+x ~/bin/repo $ PATH=${PATH}:~/bin
2.2 構建Greengrass鏡像
Fetch Repo
按以下步驟下載構建鏡像所需的Yocto步驟。
$ mkdir $ cd $ repo init -u https://source.codeaurora.org/external/autobsps32/meta-nxp-greengrass $ repo sync
設置主機(僅限第一次)
下一步下載Yocto依賴項并將其安裝到主機。
$ ./sources/meta-alb/scripts/host-prepare.sh
配置構建目錄
下一步創建構建目錄并配置要使用的額外層。值可以是S32G-VNP-RDB或S32G-VNP-RDB2。
$ source nxp-setup-alb.sh -m -b -e “meta-aws meta-java meta-nxpgreengrass meta-tensorflow”
安裝PFE固件
meta-nxp-greengrass層在S32G-VNP-EVB中使用eth0接口訪問互聯網，在S32G-VNP-RDB或S32G-VNP-RDB2中使用pfe2接口。要使用pfe2，在//conf/local.conf中包含以下行。
注：PFE固件通過Flexera提供。
DISTRO_FEATURES_append = " pfe" PFE_LOCAL_FIRMWARE_DIR = “”
構建鏡像
支持Greengrass的鏡像為fsl-image-auto-greengrass。
$ bitbake fsl-image-auto-greengrass
2.3 刷新鏡像并啟動
將SD卡插入Linux主機并執行以下命令。
$ sudo umount /dev/ $ cd tmp/deploy/images// $ sudo dd if=-fsl-image-auto-greengrass.sdcard of=/dev/mmcblk0 bs=4M status=progress $ sync
將SD卡插入目標，然后通電。
首次啟動
首次啟動時，Greengrass守護進程將因缺少證書而失敗。
按以下章節的內容獲取并安裝證書，并將云配置部署到Greengrass內核。
-
準備Greengrass組
按照AWS IoT Greengrass網頁的以下指示進行操作：
? 在AWS IoT上配置AWS IoT Greengrass
? 創建和打包Lambda函數
? 配置AWS IoT Greengrass的Lambda函數 -
將云配置部署到Greengrass內核
“在AWS Iot上配置AWS IoT Greengrass”時，將一個文件下載到主機，hash-setup.tar.gz (例如c6973960cc-setup.tar.gz)。此壓縮文件包含內核設備證書和加密密鑰，這些密鑰支持AWS IoT內核和包含Greengrass內核專用配置信息的config.json文件之間進行安全通信。
將hash-setup.tar.gz放入目標rootfs。
在Linux主機執行下面的命令，將.tar.gz文件傳輸到目標設備。
$ scp hash-setup.tar.gz root@😕
在目標設備中，解壓/greengrass文件夾中的文件，并下載Amazon Root CA 1證書。
完成后可重啟。
$ tar -xzvf hash-setup.tar.gz -C /greengrass $ cd /greengrass/certs/ $ wget -O root.ca.pem https://www.amazontrust.com/repository/AmazonRootCA1.pem $ reboot
現在有了正確的證書，Greengrass在重新啟動后應該不會出錯：
根據步驟2中的將云配置部署到Greengrass代碼設備指示操作，并確保S32G Greengrass內核已聯網。
5. 驗證Lambda函數
如果已創建了Lambda函數并使用了“HelloWorld”示例，請按照驗證Lambda函數是否在核心設備上運行來測試它是否按預期運行。
如正確按指示操作，應看到以下輸出：
走到這一步，已經使Greengrass內核在S32G上運行。
6. 增加ML框架支持
Tensorflow
Yocto構建的鏡像支持tensorflow 1.13。要進行雙重檢查，請在目標中執行以下命令：
$ python3 -c “import tensorflow as tf; print(tf.version)”
Apache MXNet
鏡像的rootfs中有libmxnet.so，但接下來的步驟應該在目標中執行，以便用Python支持它。
$ cd /mxnet/python $ python3 setup.py Install
要驗證版本，執行以下命令：
$ python3.7 -c “import mxnet; print(mxnet.version)”
DLR
要添加DLR支持，在目標中執行下面的命令：
$ wget https://neo-ai-dlr-release.s3-us-west-2.amazonaws.com/v1.2.0/a1-aarch64-ubuntu18_04-glibc2_27-libstdcpp3_4/dlr-1.2.0-py2.py3-none-any.whl $ pip3 install dlr-1.2.0-py2.py3-none-any.whl
安裝完DLR后，使用以下命令查看其版本：
$ python3 -c “import dlr; print(dlr.version)”
總結
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