19、汽车应用标准化系统软件概述

汽车应用标准化系统软件概述

1. 引言

在过去十年中,汽车中电子组件的占比不断增加。例如,S级奔驰汽车使用了七条通信总线和72个微控制器。自1993年以来,各大汽车公司一直致力于在其应用中部署标准软件模块,因为使用标准软件模块的潜在好处巨大。功能软件高度依赖实际系统,是具有竞争力的重要区分因素,但软件基础设施并非如此。此外,随着开发周期的不断缩短,特别是在电子领域,对兼容性、可重用性和提高测试覆盖率的要求不断提高,这只能通过为各个系统级别设定标准来实现。

这种趋势促使了多个联盟的形成,如1993 - 1994年的OSEK/VDX联盟、HIS组织、2004年的JasPar联盟、2003年的EASIS项目联盟以及2003年的AUTOSAR联盟。

2. 硬件架构

汽车系统的硬件架构可以从不同的抽象层次来看:
- 系统层 :汽车系统由多个通过网关互连的网络组成,这些网络对应于汽车中的不同功能域,如底盘域、动力传动系统域和车身域。
- 网络层 :网络由多个电子控制单元(ECUs)通过通信介质互连而成。互连使用的物理拓扑结构基本是任意的,但总线、星形和环形拓扑是当今汽车中最常见的拓扑结构。
- ECU层 :一个ECU包含一个或多个微控制器单元(MCUs)以及一个或多个通信控制器(CCs)。大多数情况下,一个ECU由一个MCU和一个CC组成。MCU通过模拟或数字输出端口连接到执行器,以控制汽车中的物理过程;通过模拟或数字输入端口连接到传感器,以获取环境信息,这被称为ECU的环境接口。CC则实现ECU与相应网络的物理连接,称为EC

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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