iVX和低代码有什么关系?

本文澄清了iVX并非低代码平台,尽管两者有相似之处,但iVX更偏向于面向企业内部的图形化编程工具,具备编程语言特性,强调代码生成能力和All-in-One解决方案,而低代码平台通常面向开发者,侧重于场景级和逻辑事件面板的非代码逻辑表达。

很多用户都误解iVX是“低代码”平台,也就是“LCDP”,我觉得需要在这里说说:

iVX和低代码并没有什么关系!

虽然iVX确实符合很多低代码平台的基本特征,例如“可视化开发环境”、“有组件有模版”、“支持多平台扩展”、“也能不写代码完成应用开发”、“也能完成工作流、BI、表格、表单场景的开发”... 但是,iVX和现在所说的“低代码”还是存在本质的区别:

核心差异点

低代码平台

iVX

说明

定义和定位

针对企业设计的:

内部快速开发工具

面对开发者的:

图形化编程语言

自带IDE

导致技术架构上也完全不同:

iVX涉及编程语言设计、编译器/解释器、各种框架/语义/语法转化、图形化IDE、

图形化多人开发工具、图形化逻辑表达(采用专用高密度事件面板)、变量设计、云计算集成、调试器集成等。

代码生成

(平台内运行)

(全栈多语言)

具备“代码生成能力”,则能“往前兼容”,

用户最终可以脱离平台,直接代码修改,

不会被单一平台“锁定”。

代码生成是核心,使得iVX具有编程语言特性。

功能颗粒度

场景级

(模型驱动)

语言级

(组件+逻辑)

iVX具备图灵完备的“非代码逻辑表达”能力,以及分层的设计:

(代码--组件--小模块--模型--模版)

无论是前端后台,iVX都具有更细颗粒度

和代码关系

需要少量代码

(低代码由来)

充分非必要

iVX和代码是“充分非必要”的关系,代码在iVX中的各个地方都可以使用,包括:自定义组件、JS函数、CSS、HTML、Java、SQL、以及各种SDK。

但是完全不用代码也可以。

导出部署

源于代码生成能力

逻辑表达

工作流逻辑

(非代码逻辑)

逻辑事件面板

(代码逻辑)

iVX使用专有技术;

低代码平台使用开源框架。

售卖方式

最终用户数

开发者数量

源于代码生成能力

iVX只负责生成代码,和运行时资源解耦(运行时资源由“公有云”“私有云”提供)

开发工具

多个

(多个工具)

1个

(一个IDE)

iVX实现了All in One;

低代码平台需要在多个工具上使用切换。

本申明的目并不是评判“谁高谁低”,每一种技术都有其符合自身使用的场景。低代码也有很多适合的使用场景,也许在其适合的场景中,低代码还要更便捷一些。

但是iVX确实不应和低代码划分为同一个类别,希望大家能力理解和支持!

<think>我们之前提供的代码涉及多个部分:CarSim接口(MATLAB)、控制算法(MATLAB)、目标检测(MATLAB/Python)、传感器融合(C++)、硬件在环接口(ROS/C++)。因此,这些代码需要在不同的开发环境中运行,并通过一定的协同机制连接。具体回答如下:1.**代码适用的开发环境及运行方法**:-**CarSim动态目标设置(MATLABAPI)**:需要在装有CarSimMATLAB的计算机上运行。MATLAB通过调用CarSim的API(如VSCOM)进行交互。运行方法:在MATLAB中执行函数`setDynamicObjects`。-**LKA车道保持控制器(ModelPredictiveControl)**:运行于MATLAB环境。需要MATLAB的ControlSystemToolboxModelPredictiveControlToolbox。使用方式:创建`LKA_Controller`类的实例,并调用`control`方法。-**YOLOv4目标检测系统(MATLAB/Python集成)**:可选择在MATLAB(需要DeepLearningToolbox)或Python(需要PyTorch/TensorFlow)中运行。MATLAB代码可直接运行;Python版本需安装相应深度学习框架。运行方法:调用函数`detectObjects`(MATLAB)或执行对应的Python脚本。-**多传感器融合算法(C++部署版)**:使用C++编写,需要C++编译环境(如gcc、g++)。可独立运行,也可集成到其他系统。使用方式:创建`SensorFusion`对象,调用`fuseData`方法。-**硬件在环测试接口(ROS/C++)**:运行于安装了ROS(如ROSNoetic)的Linux系统。编译需要catkin工具。运行方法:将代码放入ROS工作空间,使用`catkin_make`编译,然后通过`rosrun`运行节点。2.**协同运行说明**:-整个系统通过MATLAB作为主控(运行`main_autopilot.m`)来协调:-从CarSim读取车辆状态-调用感知模块(目标检测)-调用控制模块生成控制指令-将控制指令发送给CarSim或实车-对于C++模块,MATLAB可以通过MEX接口调用,或者通过ROS消息传递。3.**具体操作步骤**:**步骤1:准备环境**-安装MATLAB(带所需工具箱)、CarSim、ROS、C++编译环境。-对于目标检测,安装Python环境及深度学习库(如使用Python版本)。**步骤2:构建系统**-将各模块代码按文件结构存放。-编译C++模块(使用g++或ROScatkin工具)。-编译MEX文件(如果需要MATLAB调用C++,使用MATLABCoder)。**步骤3:运行**-启动CarSim,加载场景。-在MATLAB中运行主脚本`main_autopilot.m`,该脚本会:-初始化CarSim连接-初始化控制器感知模块-进入循环:读取传感器数据→感知处理→控制决策→发送命令4.**注意事项**:-不同模块之间的数据传递需要统一接口(如通过ROS或MATLAB/Simulink)。-实时性要求高的部分(如控制循环)需确保在允许的采样时间内完成。5.**参考引用**:关于嵌入式系统开发环境搭建的说明可参考[^3],而代码开发工具的选择(如VisualStudio或VSCode)可参考[^2]。对于嵌入式部署中的交叉编译问题(如使用arm-linux-gcc),可参考[^4]。根据上述内容,生成相关问题如下:</think> ### 代码运行环境与操作方法 #### 一、开发环境与软件平台 根据引用内容[2][3][4],您的代码适用于以下开发环境: 1. **MATLAB环境** - CarSim接口、LKA控制器目标检测模块需在MATLAB运行 - 要求: - MATLAB R2020b+(含Deep Learning Toolbox) - CarSim 2020+(配置VSCOM接口) - 推荐使用Windows系统 - 引用支持:MATLAB支持结合代码开发特性[^1] 2. **C++开发环境** - 传感器融合硬件在环接口需C++环境 - 选项: ```mermaid graph LR A[C++开发环境] --> B[Visual Studio] A --> C[VS Code] B --> D[企业级项目] C --> E[轻量级开发] ``` - **Visual Studio**:企业级开发(含调试/GUI设计)[^2] - **VS Code**:轻量级开发(需安装C++扩展)[^2] 3. **嵌入式平台** - 部署需要Linux交叉编译环境: - 工具链:arm-linux-gcc/arm-linux-g++[^4] - 推荐:VMware + Ubuntu + ARM工具链[^3] - 验证:`file`命令检查二进制格式[^4] 4. **协同仿真平台** - RoadRunner + CarSim + MATLAB联合仿真 - 硬件在环需ROS框架(Noetic/Ninjemys版本) #### 二、操作步骤详解 1. **MATLAB模块运行**: ```matlab %% 主仿真流程(main_autopilot.m) % 1. 初始化CarSim连接 vs = vscom('light'); % 2. 加载感知模型 detector = yolov4ObjectDetector('csp-darknet53-coco'); % 3. 创建控制器 lka = LKA_Controller(carModel); % 4. 启动仿真循环 while simRunning img = getCameraFrame(); [bboxes, ~] = detectObjects(img, detector); % 目标检测 steeringAngle = lka.control(lateralError); % 控制计算 vs_command(vs, 'set', 'steering', steeringAngle); % 指令下发 end ``` 2. **C++模块编译部署**: ```bash # 嵌入式平台部署 $ arm-linux-g++ -O3 ros_interface.cpp -o adas_controller $ scp adas_controller root@192.168.1.100:/usr/bin # ROS节点启动 $ rosrun adas_controller ``` 3. **性能优化要点**: - MATLAB代码生成: ```matlab cfg = coder.config('dll'); codegen('LKA_Controller.m', '-config', 'cfg'); ``` - TensorRT加速(YOLOv4): ```python # yolov4_detector.py detector = yolov4(weights='yolov4.engine', precision='FP16') # TensorRT引擎 ``` #### 三、平台协同关系 ```mermaid graph TB A[RoadRunner] -->|.xodr| B(CarSim) B -->|VSCOM| C[MATLAB] C -->|MEX接口| D[C++模块] D -->|ROS| E[硬件平台] E -->|CAN总线| F[实车控制器] ``` > **注意**:嵌入式部署时需验证交叉编译结果: > ```bash > $ file tslib/bin/ts_calibrate > ELF 32-bit LSB executable, ARM, version 1... ✓ > ``` #### 相关问题 1. 如何验证MATLAB与CarSim的实时数据同步精度? 2. ARM平台部署YOLOv4需要哪些量化优化策略? 3. VMware环境下如何配置交叉编译链?[^3] 4. ROS系统中控制指令的实时性保障机制有哪些? [^1]: iVX支持结合代码开发能力 [^2]: Visual Studio/VSCode开发环境选择 [^3]: VMware嵌入式开发环境配置 [^4]: ARM交叉编译验证方法
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