車両診断通信 【DoCAN】車両診断通信 その2【概要②】
車両診断通信のレイヤについて。
車両診断通信のレイヤはOSI参照モデルで表現できる。
ただし、プレゼンテーション層は無い。
車両診断通信には大きく2つの軸がある。
UDSとOBD。
OBDは自動車排出ガス規制から参照されているため、各種パラメータが明確。
UDSは推奨値があるだけで、実際の数値は完成車メーカ依存。
モデルベース開発
車両診断通信 
車両診断通信 【DoCAN】車両診断通信 その1【概要①】
自動車には診断通信機能というものが備わっている。
それについて語っていくシリーズもの。
車両診断通信の概要情報はググればOK。
代表的な規格はISO15765-2とISO14229-1。
完成車メーカの方針によっては具体的な要件ではなく、規格番号が要件ということもある。
事例 最小構成のモデルベース開発事例 バックナンバー
A/D、D/Aだけを持った装置にPID制御を載せるという最小構成の制御ユニットをモデルベース開発に則って開発するという事例のお話。
途中からインターフェースがA/D、D/AからCANに変わるという、とんでもない仕様変更をくらう若干事実っぽいエピソードも入る。
事例 【上流検証】最小構成のモデルベース開発事例 その57【ドライビングシミュレータ⑦】
ついに動かす時。
そして「最小構成のモデルベース開発事例」の最終回でもある。
CARLAにPID制御を組み込めた。
自動車業界で自動運転以外でもPythonの使いどころは多い。
自動テスト環境の一部とか。
コスト構造を意識すると問題点が見えやすい。
これにより何に対して創意工夫をすれば良いかが分かる。
ご拝読ありがとうございました！
事例 【上流検証】最小構成のモデルベース開発事例 その56【ドライビングシミュレータ⑥】
PID制御が弱い場合、PゲインかIゲインを調整するのが一般的。
しかし、今回はそもそも想定周期が異なっていた。
時間の刻み(タイムスタンプ)が明確であれば、前回値との差で時間差が特定できる。
この時間差を積分単位時間としてPIDの演算に組み込むことができる。
(無事、伏線回収！)
事例 【上流検証】最小構成のモデルベース開発事例 その55【ドライビングシミュレータ⑤】
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。
PID制御の組み込みと、車速の取得ができたので動かす。
PythonAPIを叩きすぎると重くなる。
Sleep関数等を使用して処理の頻度を下げることで回避可能。
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
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。