Эта модель показывает код, сгенерированный для модели Simulink, содержащей скрипт MATLAB.
Модель содержит Расширенный Фильтр Калмана, который оценивает положение самолета от радарных измерений. Скрипт MATLAB rtwdemo_eml_aero_radar.m содержит данные для выполнения модели. Предполагаемые и фактические положения сохранены в рабочую область и построены в конце симуляции программой rtwdemo_aero_radplot (названный от симуляции автоматически).
В этом разделе необходимо рассмотреть модель и выполнить симуляцию.
Откройте модель Simulink.
model='rtwdemo_eml_aero_radar'; open_system(model) rtwdemo_eml_aero_radar([],[],[],'compile'); rtwdemo_eml_aero_radar([],[],[],'term');
Откройте блок MATLAB function RadarTracker
в редакторе MATLAB.
open_system([model,'/RadarTracker'])
Симулируйте модель и рассмотрите результаты (отображенный автоматически).
sim(model)
В этом разделе вы сгенерируете код для фрагмента Фильтра Калмана модели с помощью функциональности сборки подсистемы, обеспеченной Simulink Coder. В первой сборке модель сконфигурирована, чтобы сгенерировать код с помощью Simulink Coder. Во второй сборке модель сконфигурирована, чтобы сгенерировать код с помощью Embedded Coder.
% Create a temporary folder (in your system's temporary folder) for the % build and inspection process. currentDir = pwd; [~,cgDir] = rtwdemodir();
Сконфигурируйте и создайте модель с помощью Simulink Coder.
rtwconfiguredemo(model,'GRT') rtwbuild([model,'/RadarTracker'])
### Starting build procedure for: RadarTracker ### Successful completion of build procedure for: RadarTracker
Сконфигурируйте и создайте модель с помощью Embedded Coder.
rtwconfiguredemo(model,'ERT') rtwbuild([model,'/RadarTracker'])
### Starting build procedure for: RadarTracker ### Successful completion of build procedure for: RadarTracker
Фрагмент RadarTracker.c
описан ниже.
cfile = fullfile(cgDir,'RadarTracker_ert_rtw','RadarTracker.c'); rtwdemodbtype(cfile,'/* Model step', '/* Model initialize', 1, 0);
/* Model step function */ void RadarTracker_step(void) { int8_T Phi[16]; real_T Q[16]; real_T Rangehat; real_T Bearinghat; real_T M[8]; real_T W[8]; int32_T j; real_T r; real_T M_tmp; real_T M_tmp_0; real_T x_tmp[8]; real_T P_k_tmp[16]; real_T Phi_0[16]; real_T Phi_1[4]; real_T tmp[8]; real_T Q_0[16]; int32_T i; real_T tmp_0; int32_T Phi_tmp; int32_T Phi_tmp_tmp; static const real_T d[4] = { 0.0, 0.005, 0.0, 0.005 }; static const real_T R[4] = { 90000.0, 0.0, 0.0, 1.0E-6 }; /* MATLAB Function: '<Root>/RadarTracker' incorporates: * Inport: '<Root>/meas' */ Phi[0] = 1; Phi[4] = 1; Phi[8] = 0; Phi[12] = 0; Phi[2] = 0; Phi[6] = 0; Phi[10] = 1; Phi[14] = 1; Phi[1] = 0; Phi[3] = 0; Phi[5] = 1; Phi[7] = 0; Phi[9] = 0; Phi[11] = 0; Phi[13] = 0; Phi[15] = 1; memset(&Q[0], 0, sizeof(real_T) << 4U); for (j = 0; j < 4; j++) { Q[j + (j << 2)] = d[j]; for (i = 0; i < 4; i++) { Phi_tmp_tmp = i << 2; Phi_tmp = j + Phi_tmp_tmp; Phi_0[Phi_tmp] = 0.0; Phi_0[Phi_tmp] += rtDW.P_k[Phi_tmp_tmp] * (real_T)Phi[j]; Phi_0[Phi_tmp] += rtDW.P_k[Phi_tmp_tmp + 1] * (real_T)Phi[j + 4]; Phi_0[Phi_tmp] += rtDW.P_k[Phi_tmp_tmp + 2] * (real_T)Phi[j + 8]; Phi_0[Phi_tmp] += rtDW.P_k[Phi_tmp_tmp + 3] * (real_T)Phi[j + 12]; } } for (i = 0; i < 4; i++) { Phi_1[i] = 0.0; for (j = 0; j < 4; j++) { Phi_tmp_tmp = (j << 2) + i; rtDW.P_k[Phi_tmp_tmp] = (((Phi_0[i + 4] * (real_T)Phi[j + 4] + Phi_0[i] * (real_T)Phi[j]) + Phi_0[i + 8] * (real_T)Phi[j + 8]) + Phi_0[i + 12] * (real_T)Phi[j + 12]) + Q[Phi_tmp_tmp]; Phi_1[i] += (real_T)Phi[Phi_tmp_tmp] * rtDW.xhat[j]; } } rtDW.xhat[0] = Phi_1[0]; rtDW.xhat[1] = Phi_1[1]; rtDW.xhat[2] = Phi_1[2]; rtDW.xhat[3] = Phi_1[3]; Rangehat = sqrt(rtDW.xhat[0] * rtDW.xhat[0] + rtDW.xhat[2] * rtDW.xhat[2]); Bearinghat = atan2(rtDW.xhat[2], rtDW.xhat[0]); M_tmp = sin(Bearinghat); M_tmp_0 = cos(Bearinghat); M[0] = M_tmp_0; M[2] = 0.0; M[4] = M_tmp; M[6] = 0.0; M[1] = -M_tmp / Rangehat; M[3] = 0.0; M[5] = M_tmp_0 / Rangehat; M[7] = 0.0; rtY.residual[0] = rtU.meas[0] - Rangehat; rtY.residual[1] = rtU.meas[1] - Bearinghat; for (i = 0; i < 2; i++) { for (j = 0; j < 4; j++) { Phi_tmp_tmp = (j << 1) + i; x_tmp[j + (i << 2)] = M[Phi_tmp_tmp]; W[Phi_tmp_tmp] = 0.0; Phi_tmp = j << 2; W[Phi_tmp_tmp] += rtDW.P_k[Phi_tmp] * M[i]; W[Phi_tmp_tmp] += rtDW.P_k[Phi_tmp + 2] * M[i + 4]; } } for (i = 0; i < 2; i++) { for (j = 0; j < 2; j++) { Phi_tmp_tmp = i << 2; Phi_tmp = (i << 1) + j; Phi_1[Phi_tmp] = (((x_tmp[Phi_tmp_tmp + 1] * W[j + 2] + x_tmp[Phi_tmp_tmp] * W[j]) + x_tmp[Phi_tmp_tmp + 2] * W[j + 4]) + x_tmp[Phi_tmp_tmp + 3] * W[j + 6]) + R[Phi_tmp]; } } if (fabs(Phi_1[1]) > fabs(Phi_1[0])) { r = Phi_1[0] / Phi_1[1]; Rangehat = 1.0 / (r * Phi_1[3] - Phi_1[2]); Bearinghat = Phi_1[3] / Phi_1[1] * Rangehat; M_tmp = -Rangehat; M_tmp_0 = -Phi_1[2] / Phi_1[1] * Rangehat; Rangehat *= r; } else { r = Phi_1[1] / Phi_1[0]; Rangehat = 1.0 / (Phi_1[3] - r * Phi_1[2]); Bearinghat = Phi_1[3] / Phi_1[0] * Rangehat; M_tmp = -r * Rangehat; M_tmp_0 = -Phi_1[2] / Phi_1[0] * Rangehat; } for (i = 0; i < 4; i++) { for (j = 0; j < 2; j++) { Phi_tmp_tmp = j << 2; Phi_tmp = i + Phi_tmp_tmp; tmp[Phi_tmp] = 0.0; tmp[Phi_tmp] += x_tmp[Phi_tmp_tmp] * rtDW.P_k[i]; tmp[Phi_tmp] += x_tmp[Phi_tmp_tmp + 1] * rtDW.P_k[i + 4]; tmp[Phi_tmp] += x_tmp[Phi_tmp_tmp + 2] * rtDW.P_k[i + 8]; tmp[Phi_tmp] += x_tmp[Phi_tmp_tmp + 3] * rtDW.P_k[i + 12]; } W[i] = 0.0; W[i] += tmp[i] * Bearinghat; r = tmp[i + 4]; W[i] += r * M_tmp; tmp_0 = W[i] * rtY.residual[0]; W[i + 4] = 0.0; W[i + 4] += tmp[i] * M_tmp_0; W[i + 4] += r * Rangehat; tmp_0 += W[i + 4] * rtY.residual[1]; rtDW.xhat[i] += tmp_0; } for (i = 0; i < 16; i++) { Phi[i] = 0; } Phi[0] = 1; Phi[5] = 1; Phi[10] = 1; Phi[15] = 1; memset(&Q[0], 0, sizeof(real_T) << 4U); for (j = 0; j < 4; j++) { Q[j + (j << 2)] = 1.0; for (i = 0; i < 4; i++) { Phi_tmp_tmp = j + (i << 2); P_k_tmp[Phi_tmp_tmp] = 0.0; Phi_tmp = i << 1; P_k_tmp[Phi_tmp_tmp] += M[Phi_tmp] * W[j]; P_k_tmp[Phi_tmp_tmp] += M[Phi_tmp + 1] * W[j + 4]; } } for (i = 0; i < 16; i++) { Q_0[i] = Q[i] - P_k_tmp[i]; } for (i = 0; i < 4; i++) { for (j = 0; j < 4; j++) { Phi_tmp_tmp = j << 2; Phi_tmp = i + Phi_tmp_tmp; Q[Phi_tmp] = 0.0; Q[Phi_tmp] += rtDW.P_k[Phi_tmp_tmp] * Q_0[i]; Q[Phi_tmp] += rtDW.P_k[Phi_tmp_tmp + 1] * Q_0[i + 4]; Q[Phi_tmp] += rtDW.P_k[Phi_tmp_tmp + 2] * Q_0[i + 8]; Q[Phi_tmp] += rtDW.P_k[Phi_tmp_tmp + 3] * Q_0[i + 12]; Phi_0[j + (i << 2)] = (real_T)Phi[Phi_tmp] - P_k_tmp[Phi_tmp]; } M[i] = 0.0; M[i] += W[i] * 90000.0; M[i + 4] = 0.0; M[i + 4] += W[i + 4] * 1.0E-6; } for (i = 0; i < 4; i++) { for (j = 0; j < 4; j++) { Phi_tmp_tmp = j << 2; Phi_tmp = i + Phi_tmp_tmp; Q_0[Phi_tmp] = 0.0; Q_0[Phi_tmp] += Phi_0[Phi_tmp_tmp] * Q[i]; Q_0[Phi_tmp] += Phi_0[Phi_tmp_tmp + 1] * Q[i + 4]; Q_0[Phi_tmp] += Phi_0[Phi_tmp_tmp + 2] * Q[i + 8]; Q_0[Phi_tmp] += Phi_0[Phi_tmp_tmp + 3] * Q[i + 12]; P_k_tmp[Phi_tmp] = 0.0; P_k_tmp[Phi_tmp] += M[i] * W[j]; P_k_tmp[Phi_tmp] += M[i + 4] * W[j + 4]; } } for (i = 0; i < 16; i++) { rtDW.P_k[i] = Q_0[i] + P_k_tmp[i]; } /* Outport: '<Root>/xhatOut' incorporates: * MATLAB Function: '<Root>/RadarTracker' */ rtY.xhatOut[0] = rtDW.xhat[0]; rtY.xhatOut[1] = rtDW.xhat[1]; rtY.xhatOut[2] = rtDW.xhat[2]; rtY.xhatOut[3] = rtDW.xhat[3]; }
Можно просмотреть целый сгенерированный код в подробном отчете HTML с двусторонней отслеживаемостью между моделью и кодом.
web(fullfile(cgDir,'RadarTracker_ert_rtw','html','RadarTracker_codegen_rpt.html'))
Закройте модель и очистку.
bdclose(model) rtwdemoclean; cd(currentDir)