제14장 비행 제어 소프트웨어의 최적화

실시간 성능 향상

비행 제어 소프트웨어에서 실시간 성능을 향상시키는 것은 미션 성공과 안전한 비행을 보장하기 위해 매우 중요하다. 실시간 성능 향상을 위해 고려해야 할 여러 가지 요소들을 다루어 보겠다.

1. 주기적 태스크와 스케줄링

비행 제어 시스템에서 다양한 태스크는 서로 다른 주기로 실행된다. 가장 중요한 태스크는 센서 데이터의 수집 및 처리, 제어 신호 생성 등이다. 이러한 태스크들은 다음과 같은 주기로 실행될 수 있다:

$\text{Period of task} \, T_i = \frac{1}{f_i}$

여기서 $f_i$ 는 태스크 $i$ 의 주파수이다. 태스크의 주기는 서로 충돌하지 않도록 잘 설계되어야 한다.

2. 우선순위 기반 스케줄링

비행 제어 소프트웨어에서는 실시간 성능을 보장하기 위해 우선순위 기반 스케줄링 알고리즘을 사용한다. 대표적인 알고리즘으로는 다음이 있다:

Rate-Monotonic Scheduling (RMS): 주기가 짧은 태스크에게 높은 우선순위를 부여한다.
Earliest Deadline First (EDF): 가장 마감 기한이 임박한 태스크에게 높은 우선순위를 부여한다.

예를 들어, RMS를 사용하면 주기가 짧은 센서 데이터 수집 태스크가 주기가 긴 데이터 로깅 태스크보다 높은 우선순위를 가지게 된다.

3. 인터럽트 처리

실시간 성능을 최적화하기 위해서는 인터럽트 처리의 지연 시간(latency)을 최소화해야 한다. 비행 제어 시스템에서 인터럽트는 센서 데이터 수신, 통신 패킷 수신 등에서 발생한다. 인터럽트 처리를 최적화하기 위해서는 다음과 같은 방법을 사용한다:

Low-latency ISR (Interrupt Service Routine): 인터럽트 서비스 루틴(ISR)을 최소한으로 작성하고, 가능한 빨리 실행을 완료한다.
Deferred Processing: 인터럽트 처리에서 시간이 오래 걸리는 작업은 deferred processing 또는 bottom half로 이동시켜 메인 실행 루프에서 처리하도록 한다.

4. 메모리 관리

실시간 시스템에서 메모리 관리도 성능에 큰 영향을 미친다. 메모리 할당과 해제는 CPU 자원을 많이 소모할 수 있으므로, 정적 메모리 할당(static memory allocation)을 사용하는 것이 좋다.

Pre-allocated Buffers: 미리 할당된 버퍼를 사용하여 메모리 할당과 해제의 오버헤드를 줄이다.
Memory Pools: 메모리 풀이란 일정 크기의 메모리를 미리 할당해두고 필요할 때 사용하는 방식이다. 실시간 시스템에서 효율적인 메모리 관리를 위해 자주 사용된다.

#define BUFFER_SIZE 1024
#define NUM_BUFFERS 10

typedef struct {
    uint8_t data[BUFFER_SIZE];
} Buffer;

Buffer buffer_pool[NUM_BUFFERS];

5. 컨텍스트 스위칭 최적화

컨텍스트 스위칭은 다중 태스크를 처리하는 실시간 시스템에서 매우 중요한 부분이다. 컨텍스트 스위칭 오버헤드를 줄이기 위한 최적화 방법을 살펴보겠다.

Minimize Task Switching: 태스크 스위칭을 최소화하도록 설계하여 컨텍스트 스위칭 오버헤드를 줄이다.
Lightweight Context: 각 태스크의 컨텍스트를 가볍게 유지하여 스위칭 시간을 줄이다.

6. 시스템 부하 분산

비행 제어 시스템은 다양한 컴퓨팅 태스크를 수행해야 하므로 시스템 부하를 균등하게 분산시켜야 한다. 부하 분산 방법은 다음과 같다:

멀티코어 시스템 사용: 멀티코어 프로세서를 사용하여 태스크를 병렬로 처리할 수 있다. 각 코어에 특정한 태스크를 할당하여 효율적인 처리와 부하 분산을 달성한다.
Task Affinity: 특정 태스크를 특정 CPU 코어에 고정하여 실행하는 방법이다. 이를 통해 캐시 효율성을 높이고, 컨텍스트 스위칭 오버헤드를 줄일 수 있다.

7. 주기적 성능 모니터링

실시간 성능을 유지하기 위해 주기적으로 성능을 모니터링하는 것이 중요하다. 성능 모니터링 시스템을 통해 시스템의 상태와 성능 병목을 파악할 수 있다.

CPU Usage Monitoring: 각 태스크 및 전체 시스템의 CPU 사용량을 모니터링한다.
Latency Monitoring: 중요한 인터럽트 및 태스크의 지연 시간을 모니터링하여 실시간 요구 사항을 충족하는지 확인한다.

8. 하드웨어 가속

특정 연산이 많은 작업에는 하드웨어 가속을 사용할 수 있다. 예를 들어, 필터링, 신호 처리 등의 작업에 DSP(Digital Signal Processor)나 FPGA(Field Programmable Gate Array)를 사용하여 성능을 크게 향상시킬 수 있다.

9. 코드 최적화

최적화된 코드 작성은 실시간 성능에 직접적으로 영향을 미친다. 코드 최적화를 위해 다음과 같은 방법을 고려할 수 있다:

컴파일러 최적화 옵션 사용: 컴파일러가 제공하는 최적화 옵션을 사용하여 코드 성능을 향상시킨다. 예를 들어, GCC의 경우 -O2, -O3 등의 옵션을 사용할 수 있다.
알고리즘 최적화: 시간 복잡도가 낮은 알고리즘을 사용하고, 연산을 줄이는 방식으로 알고리즘을 최적화한다.
메모리 접근 최적화: 데이터 캐싱, 메모리 접근 패턴 최적화 등을 통해 메모리 접근 시간을 줄이다.

void optimized_function(int *arr, size_t size) {
    for (size_t i = 0; i < size; i += 4) {
        arr[i] = arr[i] * 2;
        arr[i + 1] = arr[i + 1] * 2;
        arr[i + 2] = arr[i + 2] * 2;
        arr[i + 3] = arr[i + 3] * 2;
    }
}

위 예제에서, 루프 언롤링(Loop Unrolling)을 통해 반복 횟수를 줄여서 성능을 최적화한다.

비행 제어 소프트웨어의 최적화는 미션 성공과 안전한 비행을 위한 필수적인 요소이다. 주기적 태스크 설계, 우선순위 기반 스케줄링, 인터럽트 처리, 메모리 관리, 컨텍스트 스위칭 최적화, 시스템 부하 분산, 성능 모니터링, 하드웨어 가속, 코드 최적화 등 여러 가지 측면에서 실시간 성능을 향상시키는 방법을 고려해야 한다. 최적화된 비행 제어 소프트웨어는 안정성과 성능을 동시에 제공하여 드론의 성공적인 운영을 보장할 수 있다.