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！)
Python
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 【理想】「自動車開発×ソフトウェア」について書いてみた【現実】
自動車業界のソフトウェアエンジニアのプログラミングスキルは決して高い方ではない。品質重視の開発プロセスであるため、自然とそうなっている。決してエンジニアがサボってるわけでは無い。特殊な用語が多数出てくるが、頑張って慣れるしかない。この業界に10年以上いても意味不明な用語は1週間に2、3回程度の頻度で出てくる。しかもググっても出てこない。プログラミング言語知識も重要ではあるが、それ以上に物理/数学の知識の方の付加価値が圧倒的に大きい。物理/数学の話をプログラミングへ落とし込めると最強。
Python 【Python】嫁に株価予測をリリース【PyInstaller】
PyInstallerの使い方とエラーが出た場合の対処法について記載。以前作ったLSTMによる株価予測を嫁にリリースしたいが、嫁PCにPython環境を構築するのはメンドクサイ。よって、pyInstallerでexe化すればきっと大丈夫。
Python 【入門】Pythonの画像処理概要【数値計算】
Pythonによる画像処理。読み込み、書き込み、カメラキャプチャ等。OpenCVを使用することで、画像を行列データとして取得できる。これにより画像処理がし易くなり、CNNの畳み込み、プーリング等も実施し易くなる。
AI、データサイエンス 【Python】LSTMによる株価予測【Chainer】
RNN拡張版のLSTMによる株価予測に挑戦した時の記録。LSTMの特性が良くわかる。日経平均株価情報の取得方法も記載。Pythonのソースコード(実装)も貼っているのでとりあえず動かしてみるのもあり。LSTMが得意な波形、苦手な波形。苦手な波形をどうしたら得意な波形にできるか。