車載LIDARの動向
きっかけ
AudiがA8で自動運転レベル3を実装することを発表したが、これにはValeoのScalaが搭載される。 このLIDARや、自動運転技術開発で使用されているVelodyneのHDL-64などは高価であるが、今後各OEMが自動運転技術を搭載するにはLIDARの低価格化が必須と思われる。 そこで、現状の各社のLIDARの動向を調べてみた。
更新日
2017/12/9
各社の開発体制
方式について
- フラッシュ：カメラのストロボみたいに面発光
- 光フェーズドアレイ：可動部なしでスキャン
- 複数のLDを使用して一つのビームを形成する
- LD間の位相をずらすことにより波面をの向き、つまりビームの方向を変化させることができる
- 高精度の位相変調技術が必要であるが、ガルバノミラーなどを使用した場合に比べて高速スキャンが可能となる
- シーケンシャル：フラッシュの範囲を分割した方式
- フラッシュや光フェーズドアレイなどの可動部が無い方式をソリッドステート方式という
参考
- 日経Automotive 2017/12
Pythonコーディングめも
Pythonコーディングめも
日付
作成:2017/11/5
目的
- pythonの書き方を毎度検索するのが面倒なのでメモしておく。
内容
matplotlib
Window名を変更する
import matplotlib.pyplot as plt plt.gcf().canvas.set_window_title('myTitle')
ファイル読み込み
dataframeとして読み込んでndarrayに変換する
import pandas as pd import numpy as np df_data = pd.read_csv('./test.csv') np_data = df_data.values
CANプロトコルについて
CANについて
- Controller Area Network
- マルチマスタ方式
- イベントドリブン
- バス型のネットワークトポロジ
データフレーム
- SOF(Start Of Frame)
- 送信開始
- アービトレーション・フィールド
- IDとRTRで構成
- コントロール・フィールド
- データ長コードと予約ビット
- データ・フィールド
- ユーザー定義領域
- CRC(Cyclic Redundancy Check)
- データの誤りチェック
- ACK
- 正しく受信されたた場合に受信ノードから返ってくる
- 受信ノードがドミナントに変換することで、送信側は正常に受信できたことを知る
- EOF(End Of Frame)
- フレームの終了
自己診断機能（OBD2）
- On-Board Diagnostics
- 自動車に搭載されている診断機能
- ピン配置、故障コードはDLC(Data Link Coupler)と呼ばれる統一規格
- 故障コードはDTC(Diagnostic Trouble Code)と呼ばれる
- アルファベット1文字と4ケタの数字
- CANに関するDTCは"U"から始まる
OSI参照モデル
- Open System Interconnection参照モデル
- 異なる装置間の通信機能を7つの階層構造であらわしたもの
- CANでは物理層、データリンク層のみサポートしている
- 送信時
- 第7層から順にデータを付与していき、第1層で送信する
- 受信時
- 第1層で受信したデータから順に情報をチェック（削除）していき、第7層に伝える
第1層 物理層
第2層 データリンク層
- 直接接続された通信機器同士の通信を管理する
- 例)PCとルータ間の通信
第3層 ネットワーク層
第4層 トランスポート層
- 通信の信頼性の管理する
- パケットが欠けるなどの通信エラーの検出する
第5層 セッション層
- 通信経路を確立する
- 通信開始と終了のタイミングを管理する
第6層 プレゼンテーション層
- PC上のデータとネットワーク上のデータ形式の変換
- ファイル⇔バイナリ
第7層 アプリケーション層
- アプリケーションと下位層からのデータの変換
参考
- 車載ネットワークシステム徹底解説
- CANの差動出力信号レベル調整を実現するシンプルな回路 | アナログ・デバイセズ
- 自動車の自己診断機能 - Wikipedia
MarkdowonのHTML変換時の画像埋め込み
MarkdowonのHTML変換時の画像埋め込み
日付
2017/2/12
目的
- Markdowonに画像を表示したい場合に、リンクではなくbase64にして埋め込む方法を記載する。
概要・背景
- MarkdowonをHTML変換した際に画像が含まれていてると、別ファイルとして画像を持つ必要がある。
- 一つの記事に対して複数ファイルを持ちたくない。
手順
pngをbase64に変換する手順を記載する。
1. 元画像を以下のcmdでbase64に変換する。
C:\Users>certutil -encode filename.png filename.txt
以下のようなtxtファイルが出来上がる
- 最初と最後の行を削除し、改行を削除する
- Markdownファイルに以下の内容を記載する。
以下のように画像が表示される。
感想
base64生成からMarkdown貼り付け内容への変換はバッチ処理にしたい。
参考
htmlでMarkdown記述 + Base64エンコードでドキュメント作成(marked.js)
画像ファイルをBase64形式に変換するスクリプト
テキストエディタで改行を置換する方法
PandocのPortableバージョン作成
PandocのPortableバージョン作成
日時
2017/2/12
目的
Portableバージョンの作成手順をメモする。
概要・背景
- Pandocではmarkdownで記載した文書をhtmlなどに変換できるが、 インストール版(msi)しか公開されておらず、会社などではインストールが難しい。
- このインストーラでインストールすると、ユーザディレクトリの
%LOCALAPPDATA%\Pandoc\(もしくは%ProgramFiles(x86)%\Pandoc\) に実行ファイルを展開してPATHを通してくるが、 システムディレクトリにファイルを置いたりしないようなので、本来PATHやレジストリを汚す必要がない。 - msiは"MicroSoft windows Installer"の略で、msiexec.exe(windowsに標準でインストール)で展開することが可能である。
手順
- 以下を
cmdで実行すると、msiが展開され、実行ファイルを取り出すことができる。- Pandocのインストーラは
pandoc-1.19.2.1-windows.msi - 展開先は
"%TEMP%\pandoc\"(展開実行前に作成する必要がある)
- Pandocのインストーラは
mkdir "%TEMP%\pandoc\" C:\Users>start /WAIT msiexec.exe /a pandoc-1.19.2.1-windows.msi /qn targetdir="%TEMP%\pandoc\"
検証
- この文書をwordファイルへ変換してみた。
- 以下を
PowerShellで実行する。- pandocへのフルパスが必要
htmlに変換したい場合は、下記のdocxをhtmlにすればよい。
pandoc.exe test.md -t docx -o test.docx
docxの仕上がりがよろしくない・・・
