車両診断通信 【CanTp】車両診断通信 その18【シミュレーション⑤】
ISO-TPのシミュレーションをしよう。のシリーズ。pyton-canのcan.playerによるCANログ再生。python-canのインストールをした。python-canの動作確認をした。can.playerで送信してBusMasterで収録。python-canの動作性能は1～2[ms]オーダー。CANoe等だともっと早い。
Python
車両診断通信 
車両診断通信 【CanTp】車両診断通信 その17【シミュレーション④】
ISO-TPのシミュレーションをしよう。のシリーズ。Pythonのセットアップまで。やっとPython。Anacondaでやるけど、公式のWindows向けPythonでもOK。ちゃんと一個ずつ動作確認しておいて方が良いよ！(自分に言い聞かせている。)
車両診断通信 【CanTp】車両診断通信 その14【シミュレーション①】
そろそろシミュレーションでいろいろ動かしてみたい。そこらへんの概要説明の回。お勉強には飽きたのでそろそろシミュレーションするよー。AUTOSARやるかもねー。あえてPythonを使うというチャレンジもするよー。
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。