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 
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。
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。