事例 【上流検証】最小構成のモデルベース開発事例その54【ドライビングシミュレータ④】
CARLAのサンプルのmanual_control.pyに制御を組み込む際はKeyboardControlクラスの_parse_vehicle_keysメソッドあたりに突っ込めば良い。車速はworld.player.get_velocity()で取得可能。ただし、3次元ベクトルで取得されるのでノルムに変換する必要がある
2020-07
事例 
事例 【上流検証】最小構成のモデルベース開発事例 その53【ドライビングシミュレータ③】
オープンソースドライビングシミュレータであるCARLAの話。
今回はとりあえず起動させるところまで。
CARLAはWindows向け環境はある程度揃っている。
とりあえず、動かす場合はmanual_control.pyがお手頃。
事例 【上流検証】最小構成のモデルベース開発事例 その52【ドライビングシミュレータ②】
オープンソースドライビングシミュレータであるCARLAの話。
今回はPythonAPIについて。
CARLAはPythonAPIを使ってPythonから制御できる。
PythonはDLLを呼び出すことができる。
よって、C言語書かれたPID制御をPythonから利用する場合はDLLにした方が良い。
事例 【上流検証】最小構成のモデルベース開発事例 その51【ドライビングシミュレータ①】
今回からオープンソースドライビングシミュレータであるCARLAの話。
いつもの小芝居でスタート。
オープンソースドライビングシミュレータのCARLA。
自動運転のトレーニング用。
車両だけでなく人も動かせる。
付加価値 【振り返り】ブログ開設半年記念記事【技術ブログのPV数と収益】
技術特化の個人ブログを書き続けて早半年。収益状況や収益源であるアフィリエイト/アドセンスの状況も記載。記事の書き方がやや特殊ではあるけれども同じように技術ブログを始めようと思っている方の参考になればと書きました。モチベーションの維持の仕方などもちょっと書いてます。
事例 【上流検証】最小構成のモデルベース開発事例 その50【Bypass⑯】
やっとBypass実施。
いままでの内容を振り返った。
一連の流れを大きく把握していれば、ツールが変っても適応できる。
事例 【上流検証】最小構成のモデルベース開発事例 その49【Bypass⑮】
CANapeでは計測対象の変数以外にCANape内でのみ読み書き可能なグローバル変数が定義できる。
関数エディタから追加編集可能。
SimulinkにCANapeIOブロックを繋ぐことでCANapeと連携可能なDLLが作成可能。
CANoeと異なり、CANapeIOの変数名はCANapeと合わせる必要はない。
しかし、合わせておいた方が楽ではある。
グローバル変数をモニタすることが可能。
SimulinkDLLの動作確認だけであれば、グローバル変数で見た方が問題が起きた際の実機との切り分けがし易い。
事例 【上流検証】最小構成のモデルベース開発事例 その48【Bypass⑭】
A2Lで変数定義ができれば、CANape上の計測対象設定は比較的簡単。
DAQ計測をする場合は計測設定でCyclicを指定しておく必要がある。
パラメータWindowに登録した変数は書き換えが可能。
STIMに対応していればSTIMで、対応してなければDOWNLOAD、SHORT_DOWNLOADで書き換えとなる。
事例 【上流検証】最小構成のモデルベース開発事例 その47【Bypass⑬】
ASAP2 Studioを使った読み書き可能変数定義をやる。
ASAP2 Studioで読み書き用の変数定義ができる。
本来はmapファイルから設定する。
A2Lの中には使用されていないパラメータも存在する。
ResolutionとAccuracy。
事例 【上流検証】最小構成のモデルベース開発事例 その45【Bypass⑫】
CANapeのXCP関連の設定が終わった段階のA2Lを見てみる。
XCP設定だけをもったA2Lを参照。
このA2Lがあれば、XCP設定はスキップできる。
このA2Lがあれば、CANapeからINCAへ移行も一応できる。
100%問題無いとは言い切れないが。