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技術文章
功能模型接口FMI（Functional Mock-up Interface）是一個開放且與工具解耦的標準。FMI包含了一個C-API（接口），一個用于描述接口的XML文件以及可交換的功能模型單元FMU（Functional Mock-up Unit），通常會是“zip"文件。FMI實際上是提供了容器化形式的模型，能夠在不同的目標上輕松進行重復使用和部署，實現在不同的自動駕駛仿真工具之間動態交換仿真模型和聯合仿真。
通常來說在使用FMI時會有包含導入和導出工具。
導出工具通常是開發模型的地方，能夠將模型按照FMI標準打包為FMU；導入工具通常獨立于導出工具，可以在外部設置由C-API定義的一個變量、一個值或是觸發一個計算步驟，在接收FMU后在，可以在導入工具中與其他模型結合并實現聯合仿真。
實際上FMI標準只定義了一個FMU的接口，在多個FMU進行耦合并實現聯合仿真時，FMI標準并不涉及到的聯合仿真算法或是FMU 的求解器。
FMU作為模型的容器能夠自由的進行分發，通常來說是一個以".fmu"結尾的zip文件。
在一個FMU文件中，至少包含了一個模型描述文件，其描述了模型變量、接口、能力以及模型架構擴展限制的元數據信息。
還至少包含了一個二進制的模型表示，在Linux系統下是.so文件，在window系統中是dll文件。也可以是C源碼，能夠讓使用者進行重新編譯創建一個新的二進制文件用于新的目標，這一部署機制可以方便的擴展到不同的系統平臺上。
除此以外，可能還包括額外的文件，比如模型文檔和相關的頭文件。
FMI 2.0包括：
帶有事件的常微分方程（ODEs），這些方程描述了系統的動態行為，需要通過數值求解器來進行求解；
連續和離散變量，即FMI的模型中，變量可能是隨時間變化，也可以是在特定時間點發生變化；
時間概念，或可以理解為更廣泛的獨立變量，或是自變量，比如可以是一個角度，從而表述系統的動態變化。
FMI 3.0增加：
不僅限于動態方程，也支持純代數方程，可以處理不隨時間變化的靜態關系；
進一步支持了復雜的離散行為，即通過使用始終和模型分區來管理模型的順序和同步；
同時不僅僅是基于物理的方程還可以：
vECU模型
機器學習模型
AI模型
......
聯合仿真時將多個仿真程序耦合在一起，最終實現由多個子系統組成整理自動駕駛HiL系統的行為。
子系統之間是互相耦合的，也就是每個子系統的行為依賴于其他子系統的行為，所以聯合仿真必須是以逐步計算的方式進行。
每個仿真程序負責計算一個子系統的行為，比如在自動駕駛HiL系統中，aiSim負責場景和傳感器仿真，CarSim負責車輛動力學，兩個仿真程序互相使用對方產生的輸出來進行計算。
CarSim中車輛動力學更新的頻率時1kHz，那么需要同步aiSim中場景更新的頻率也為1kHz，而且只有在收到動力學信息后才會進行下一步的仿真。
在聯合仿真的過程中，可能會產生附加誤差，需要通過合適的聯合仿真算法或是通信模式來將其限制在可接受的范圍內，比如設置更新步長等。
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