是什么让 Gear 与众不同? 在 Gear 上部署有什么好处?

互联网简史……

Web 1.0 是互联网的第一次迭代。这个时代主要可以归类为静态网站——只能显示信息。用户可以浏览网站,但不能与网站上的数据互动。这意味着 Web 1.0 技术的使用案例严重受限。本质上来讲,Web 1.0 技术的用户是内容的被动消费者。
随着我们进入 90 年代末,像谷歌这样的搜索引擎开始为互联网引入新的可能性。这使网站变得更具互动性。这一网络技术的迭代推出了更完善、更复杂的用户界面——更具交互性和沉浸感。现在,我们可以建立真实的互动应用程序,而不仅仅是在网上显示内容。由于这些新的可能性,社交网络和电子商务蓬勃发展,这个网络时代被定义为 Web 2.0。

用户生成内容受到了越来越多的关注,这意味着 Web 2.0 时代,用户的参与度更高,而不像 web1.0 时代那样只可以浏览内容。自然地,Web2.0 时代的内容导致了互联网上生成和存储的数据大幅增加,这就引入了全新的商业模式。那些能够迅速捕捉到这些有价值的数据,并将其货币化的人,因此获得了巨大的利润。

然而,互联网前两次迭代的问题在于,它们非常依赖于第三方和第三方服务。这意味着个人数据,也就是 Web 1.0 和 2.0 时代最有价值的数字资产,完全被存储它的中心化实体所控制。这就意味着使用这些技术的用户本质上被当作产品。这引起了巨大的反响,因为用户感觉自己被操纵,而且个人数据也被泄露。

现在,我们已经进入了 Web 3.0 时代。互联网的这种迭代可以被描述为 "去中心化的互联网"。使用 Web3 技术,就没有任何中心化的机构或实体可以阻止、控制或拒绝访问服务。Web3 是完全去中心化的。由于现代区块链(即为该技术提供动力的基础设施),是图灵完备的,几乎任何可以想象到的应用或服务都可以被编程。由于区块链的引入,大多数 Web3 的交互和交易在安全、速度和成本方面都得以受益。

然后就有了区块链……

第一代区块链实现了基本金融交易的便利化,交易过程中不需要任何中介机构。这意味着我们可以在无需中心化实体的情况下,安全地传输数据。虽然在现在看来,这一点并没有那么让人眼前一亮,但在当时这却是革命性的创新。

然而,区块链技术的第一次迭代存在着一些问题:严重缺乏可扩展性,交易速度低,交易成本高。再加上缺乏可编程性和低效的能源共识协议,种种问题意味着在其当前状态下,区块链技术未被广泛采用。

即使区块链技术有所改进,但基础技术仍存在一些问题。以太坊是第一个引入 Layer-1 去中心化应用概念的区块链网络,这得益于智能合约。但它仍然存在严重的可扩展性问题。虽然以太坊的竞争对手可以解决可扩展性问题,但他们在去中心化和安全性方面严重不足。

这个问题被称为区块链的不可能三角——区块链网络难以在可扩展性、安全性和去中心化三者之间找到平衡。最重要的是,这些区块链在特定领域的语言上运行,对于只熟悉通用编程语言的开发人员来说,这是个巨大的挑战。这意味着在某些情况下,开发人员无法在特定区块链网络上部署去中心化应用程序。

因此,尽管现代区块链解决了很多困扰前人的问题(最显著的就是改善了共识机制和提高了可拓展性),但它们仍然不适合大规模采用。

那么,让我们介绍一下 Gear……

Gear 是一个智能合约平台,任何人都可以在去中心化网络以及 Polkadot 生态系统中开发和部署 dApp,就像在 Layer-1 区块链网络中一样,但效果更胜一筹!

通过使用 Gear,所有由不同的编程语言(如 Rust、C、C++等)编译而成的智能合约都是 WebAssembly 程序。对于那些不太熟悉区块链开发的人员来说,这无疑降低了准入门槛,因为他们可以用自己更熟悉的编程语言部署 dApps。这将吸引一大堆厉害的开发者进入 Web3 行业! 除此之外,当应用程序在浏览器中运行时,WebAssembly 的速度可以接近原生代码执行速度,当我们使用去中心化的应用程序时,用户体验也将得到改善。

此外,关于智能合约的交互,Gear 使用 actor 模型作为通信方式,这样设计可以实现并行化和分片功能。Actor 模型允许我们利用各种语言结构进行异步编程,这大大简化了交易的异步处理。同时,这使得支持任何项目业务逻辑的 dApps,在去中心化的 Gear 网络中能够快速地运行。

通过我们的技术白皮书这篇 Medium 文章,您可以了解到更多关于 Actor 模型和并行化的内容。

除此之外,由于 Gear 将是 Polkadot 平行链的一员,与 Polkadot 网络的整合将实现高效和革命性的跨链通信,开发人员能够以高效率、低成本的方式在一个最有前景的生态系统中部署他们的应用程序。

综上所述......

从本质上讲,使用 WebAssembly 意味着在 Gear 上部署的应用程序可以用大部分通用编程语言编写,并且运行速度媲美原生速度。除了改善用户体验外,这还将提高交易吞吐量,同时降低交易成本。可并行化的架构将进一步提升运行速度,而通过消息传递通信的 actor 模型,将保证网络的清晰、高效和安全。这两个独特的功能确保交易以最快的速度运行,从而保证成本最低。由于 Gear 是 Polkadot 和 Kusama 平行链的一员,部署在 Gear 上的应用程序也将获得作为 Polkadot 成员的好处,这意味着开发者可以利用世界上最新兴、最有前景的技术之一。

若想了解更多关于 Gear 的信息和我们的发展近况,请查看我们的网站 和Github 。

<think>好的,我现在需要解决用户在Carsim与Simulink联合仿真中如何设置'gear'(挡位)以及相关的公式的问题。首先,我得回忆一下Carsim和Simulink联合仿真的基本流程和相关设置。根据用户提供的引用内容,特别是引用[1]和[3],他们提到Carsim和Simulink的接口设置,包括输入输出配置。这可能涉及到如何在Simulink中发送控制信号到Carsim模型中,其中挡位控制应该属于这些控制信号之一。 首先,用户的问题具体是设置gear的方法和计算公式。我需要先明确在Carsim中挡位是如何控制的。通常,在车辆仿真中,挡位控制可能有两种方式:自动挡(由车辆模型根据车速和发动机转速自动换挡)或手动挡(由外部输入控制信号指定挡位)。用户可能是在询问如何通过Simulink外部输入来设置挡位,也就是手动控制的情况。 接下来,参考引用[2]中提到的TruckSim模型设置,虽然用户问的是Carsim,但两者在联合仿真接口上可能有相似之处。例如,输入输出接口的频率设置、模型离散时间补偿等,这些可能影响控制信号的同步问题。不过挡位设置可能更直接,属于输入信号的一部分。 根据引用[3],用户提到通过手柄控制车辆运动,可能涉及到控制量的输入,如转向、油门、刹车和挡位。这里的关键是确定在Carsim的输入设置中,挡位对应的变量名以及如何在Simulink中传递这个变量。 首先,Carsim的输入参数通常包括油门开度、制动压力、转向角、挡位选择等。在联合仿真时,Simulink模型需要生成这些信号并传递给Carsim。挡位可能对应一个整型变量,比如1到6代表不同的前进挡,0代表空挡,-1代表倒挡等。 具体步骤可能包括: 1. 在Carsim模型中设置输入参数,允许外部控制挡位。这通常在Carsim的VS Solver设置中的Input Channels里配置,选择Gear Select作为输入信号之一。 2. 在Simulink中,使用Carsim的S-Function或API接口模块,将挡位信号作为输入传递给Carsim模型。例如,在Simulink模型中添加一个常数模块或信号生成模块,连接到对应的输入端口。 关于计算公式,挡位设置可能不需要复杂的公式,而是直接指定整数值。但如果是自动挡逻辑,可能需要根据车速、发动机转速等参数来计算合适的挡位,这时候需要换挡策略的公式。不过用户的问题可能更倾向于如何手动设置挡位,而不是自动换挡逻辑。因此需要确认用户的具体需求。 假设用户需要手动设置,那么步骤可能如下: - 在Carsim中配置输入通道,允许外部输入挡位信号。 - 在Simulink模型中生成该挡位信号(如通过常数模块或状态流逻辑)。 - 确保仿真步长和接口频率匹配,如引用[2]提到的1000Hz,以避免信号不同步导致的抖动问题。 如果用户的问题涉及自动换挡策略,那么可能需要根据车辆动力学模型设计换挡逻辑,例如基于车速和油门开度的查表法,或使用更复杂的控制算法。此时计算公式可能涉及换挡曲线的设计,比如当车速超过某个阈值时升挡,低于另一个阈值时降挡。 不过根据用户的问题描述,他们更可能是在询问如何通过Simulink设置挡位输入,而不是设计自动换挡逻辑。因此,回答应侧重于接口配置和信号传递方法。 总结步骤: 1. Carsim中的输入设置:在VS Solver的Input Channels中添加Gear_Select,并映射到Simulink的输出端口。 2. Simulink模型中,生成挡位信号,连接到对应的输入端口。 3. 确保仿真参数如步长与Carsim设置一致,避免同步问题。 关于挡位变量的具体名称可能因Carsim版本而异,需要查阅Carsim文档或接口说明。例如,Gear_Command或Gear_Request等变量名可能被使用。 在引用中,用户提供的资料没有直接提到挡位设置,但引用[3]提到通过手柄控制车辆运动,可能涉及挡位的输入。因此,可能需要参考Carsim的输入输出变量列表来确定正确的信号名称。 最后,验证步骤可能需要通过运行仿真,观察挡位变化是否按预期工作,或者输出相关变量进行调试。</think>在Carsim与Simulink联合仿真中,`gear`(挡位)的设置需要结合接口配置和信号映射。以下是具体方法和相关公式说明: --- ### **一、Carsim端设置** 1. **定义输入通道** 在Carsim的`VS Solver`中,进入`Input Channels`配置界面,添加挡位控制信号: - **信号名称**:通常为`Gear_Command`或`Gear_Select`,具体名称需参考Carsim帮助文档。 - **数据类型**:整数型(如`1`表示1挡,`0`表示空挡,`-1`表示倒挡)。 2. **关联接口变量** 将`Gear_Command`映射到Simulink的输出端口,例如分配至`VS_COMMAND`通道的特定索引位置[^1]。 --- ### **二、Simulink端设置** 1. **生成挡位信号** 在Simulink中,通过以下方式生成挡位信号: - **常量模块**:直接设定固定值(适用于手动换挡测试)。 - **状态机逻辑**:设计换挡策略(如基于车速和油门开度的自动换挡)。 ```matlab % 示例:基于车速的简单换挡逻辑(伪代码) if vehicle_speed > 20 gear = 2; elseif vehicle_speed > 10 gear = 1; else gear = 0; end ``` 2. **接口连接** 将挡位信号通过Carsim S-Function模块传递至Carsim,确保端口索引与Carsim输入通道匹配[^3]。 --- ### **三、换挡策略公式(可选)** 若需实现自动换挡,常用公式包括: 1. **基于车速和油门开度的查表法** $$ gear = f(v, \alpha) $$ 其中$v$为车速,$\alpha$为油门开度,通过实验数据或经验设计换挡曲线[^2]。 2. **动态规划换挡** 优化目标为燃油经济性或动力性,公式复杂度较高,需结合车辆动力学模型: $$ \min \sum_{t} \text{Fuel}(gear_t, v_t, \alpha_t) $$ --- ### **四、注意事项** 1. **时间步长同步** Carsim模型离散步长需与Simulink解算器步长一致(如0.001s),避免信号抖动[^2]。 2. **信号范围验证** 挡位值需在Carsim支持的范围内(如-1~6),超出范围可能导致仿真错误。 ---
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