基于模型的快速原型开发通常分为四个过程:MiL → SiL → PiL → HiL 1. MiL(Model in Loop)模型在环  在PC上基于模型的测试,它的输出是经过验证的控制算法模型.验证控制算法模型是否准确地实现了功能需求 2. SiL(Software in Loop)软件在环  将模型生成代码或者手工编写代码,编译成PC程序,在PC上的测试.它的输出是经过验证的嵌入式代码. 在PC上验证代码实现的功能是否与模型一致 3. PiL(Processor in Loop)处理器在环 …

MIL:Model in the loop 模型在环,对模型在模型的开发环境下(如SIMULINK)进行仿真,通过输入一系列的测试用例,验证模型是否满足设计的功能需求.验证控制算法模型是否准确地实现了功能需求,MIL是所有测试中最关键的. SIL:Software in the loop 是一种等效性测试,测试的目的是验证代码与控制模型在所有功能上是完全一致的.其基本原则一般是使用与MIL完全相同的测试用例输入,将MIL的测试输出与SIL的测试输出进行对比,考察二者的偏差是否在可接受的范围之内.…

背景介绍 随着汽车行业的迅速发展,汽车的复杂程度不断增加,越来越多的汽车电子控制系统具有与安全相关的功能,因此对ECU的安全要求也越来越高.复杂的软件功能,将会带来大量的软件风险问题,如何保证软件的安全,保证软件做正确的事情,已经成为汽车行业迫切需要解决的问题. ISO 26262(道路车辆功能安全标准)是以IEC 61508(电气/电子/可编程电子安全系统功能安全标准)为基础,为满足道路车辆上电子电气系统的特定需求而编写,发布于2011年.ISO 26262能够在管理.开发(软.硬件).生产.…

        Dymola 是法国Dassault Systems公司的多学科系统仿真平台,广泛应用于国内外汽车.工业.交通.能源等行业的系统总体架构设计.指标分解以及系统功能验证及优化等.Dymola 支持FMI 标准接口协议,可用于集成不同软件建立的.不同详细程度的模型,进行MIL.SIL 和HIL 测试.   Dymola         Dymola 作为多学科系统仿真平台,提供了多种属性的物理接口,覆盖机械.电气.热.流体以及控制等领域,结合Dymola 提供的Modelica 基础…

起因 在极客学院讲授<使用Python编写远程控制程序>的课程中,涉及到查看被控制电脑屏幕截图的功能. 如果使用PIL,这个需求只需要三行代码: from PIL import ImageGrab pic = ImageGrab.grab() pic.save('1.jpg') 但是考虑到被控端应该尽量的精简,对其他模块尽量少的依赖,这样才能比较方便的部署,因此我考虑能否有一种方法,不依赖PIL来实现截图的功能. 思路 由于被控端使用了win32api, 因此有一个方法: win32api.k…

出现这个问题Some externally hosted files were ignored (use --allow-external PIL to allow)的主要原因是PIL的一些依赖库还没有安装 需要先安装PIL的依赖库 安装步骤 (1)首先通过homebrew安装libtiff,libjpeg webp little-cms2的库 brew install libtiff libjpeg webp little-cms2 (2)然后通过pip安装PIL pip install Pi…

目的:通过使用Python的一个图形库PIL(Python Image Library)对屏幕进行截图 步骤: 1.下载PIL(路径)并安装 2.新建文件“截屏.py”,右键Edit with IDLE进行编辑 3.输入一下代码 from PIL import ImageGrab im = ImageGrab.grab() im.save(r"c:\1.jpg",'jpeg')print("截屏完成") 4.保存并执行.执行成功输出截屏1.jpg文件…

首先确认你工程默认的单位是mil还是mm 例子为mils 在下面的选项中选择另外一项mm即可(如本身是mm,这里选择mils) 点击Apply,然后OK,操作测量功能,如下图所以效果:…

# -*- coding: utf-8 -*- from PIL import Image from pylab import * def compare_pic_L(pic1,pic2): #打开第一张图片 im1 = Image.open(pic1).convert('L') print im1.format ,im1.size, im1.mode #像素值转数组 aim1 = np.transpose(array(im1)) #im1.show() im2=Image.open(pic2)…

这两天支付宝AR红包火了,周围的同学全在玩.可是我一直在想这个原理是什么?通过请教大神和思考,知道了它有两个限定条件:GPS地理位置和图片的识别.所以,只要我们有了这两个限定条件,就不难进行该红包的破解! 首先是GPS定位,我们可以采用一个地址模拟器实现,或者就查找本地周围的红包即可.然后关键是图片的识别,刚开始想到的是将提示的图片进行截图,放到电脑上,手机直接扫描截图不就好了?结果是不行的!原因是进行提示的截图中间有若干黑色的条纹,会影响到图片的识别.我们应该怎么处理图片呢?这里提供一种借鉴来…