AUTOSARとMBSE
AUTOSARは、MBSE:Model Based System Engineeringの自動車の具体例です。
MBSEは、モデルを描けば、あとはソースコード自動生成でシステムができあがる技術体系を指します。
モデルベースシステムズエンジニアリング 導入の手引き 2013 年 8 月
https://www.ipa.go.jp/archive/files/000033609.pdf
モデルベース・システムズ・エンジニアリング（MBSE）とは
https://www.ibm.com/jp-ja/think/topics/model-based-systems-engineering
MBSE と UML/SysML
Matlab/simulinkもようなシステムの構成要素となる、機械、電気、ネットワーク、ソフトウェアを記述し、模擬試験(simulation)してよりよい設計への改良をしていく道具類を使っているのがMBSEです。
そのうち、離散系ではUMLで定義している状態遷移図、時系列図、刻時図を書いて、ソースコード生成します。
SYSMLは、システム記述に特化して制定したというものの、機械、電気、ネットワーク、ソフトウェアなどの時定数が異なる要素を組み合わせる上で必須となる刻時図を採用しておらず不十分な状態になっています。
AUTOSARとUML
AUTOSARでは、Classic Platformの図のうち、UML系の図は、EnterPrise Architectというツールを使い、仕様書に掲載した図の主なファイルをZIP形式で配布しています。
AUTOSAR Adaptive Platformでは、同じようにUML系の図をいくつも掲載していますが、ファイルの配布をしていません。
Adaptive Platromの図をPlantUMLで記述することにより、図の妥当性を確認し、改良の提案をすることを検討しています。
AUTOSAR 846 AP
Figure 4.1 Proxy Skeleton Pattern using PlantUML by ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d6afb080359b23236783
AUTOSAR 846, AP Figure 4.2 ara::com event based communication using PlantUML by ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f1212f13fe12257f0618
AUTOSAR 846 AP, Figure 4.3: ara::com method based communication using PlantUML by ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/432eba3a9d13952300e1
AUTOSAR 846 AP, Figure 5.1: Auto Updating of Proxy Instance using PlantUML by ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ba3fc035e25d9295e8f7
AUTOSAR 846 AP, Figure 5.2: Event Buffering Approaches using PlantUML by ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d071fb2982abc6a68412
AUTOSAR 846 AP, Figure 5.3: Communication Group Abstract for State Management PlantUML by ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a3a4b531af65f7e92d6a
AUTOSAR 846 AP, Figure 5.4: Communication Group using PlantUML by ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/aed4b5913b1c86dc9aa9
AUTOSAR 846 AP, Figure 5.5: Communication Group within a Vehicle using PlantUML by ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/70e77ca3b90e6602788f
AUTOSAR 846 AP, Figure 6.1: SOME/IP Service Interface Deployment using PlantUML by ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f4db94cacd4097f48978
AUTOSAR 846 AP, Figure 6.2: Service Instance to Port Prototype Mapping using PlantUML by ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/16b01c208296db670406
AUTOSAR 846 AP, Figure 6.3: Service Instance To MachineMapping using PlantUML by ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/22a723f12a85d72b2041
AUTOSAR 846 AP, Figure 6.4 Network Connection PlantUML by ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/0da5843ac76e004a6039
AUTOSAR 846 AP, Figure 6.5: Service Discovery using PlantUML by ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/74b112086823fe2f407a
AUTOSAR 846 AP, Figure 6.6: SOME/IP Required Service Instance Deployment using PlantUML by ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/156c1d2224c93b1c22cd
AUTOSAR 1079:2024（AP) Explanation of ARA Applications in Rust
Figure 1.1: Current AUTOSAR-Rust communication diagram using plantUML with ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2a0109bb402b7c6c46fa
Figure 4.1: async function execution using plantUML with ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5926051bcc3e681852a1
参照
ChatGPT利用の技4つ with ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4a178bd6a09a4a471a7f
ChatGPTによるQiita記事の改良と補足
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/20604d6dd0702ab95c2f
ChatGPTによるQiita記事の改良と補足（２）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/996275307ffc8c1243f8
本から始める 面倒なことはChatGPTにやらせよう by からあげ
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f5ce2a18db54b5610e4b
MCP入門 〜面倒なことはAIエージェントにやらせよう〜 by からあげ を聞きながら
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/54b648c838fae8d57e38
【松尾研LLMコミュニティ】面倒なことはLLMにやらせよう "Beginning LLM"2024年10月17日 AI(9)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/efdc23fbe67cdae2126e
設計:ChatGPTで特異解か一般解を求める AI(1)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4dec580e16a7c84b0ec4
みんなの使い方から学ぶ
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AI・機械学習 昨日、今日、明日
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DNA LLM and genome for survey 2200 papers by name.
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ChatGPTで裸の王様
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設計 仕様 制約 AI利用開発の鍵 by ChatGPT
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PowerPoint 筋書き(outline), 見直し(review), 見栄え加工 by ChatGPT
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逃げ回るChatGPTを追い詰めるには
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三人寄れば文珠の知恵は直交する能力前提 by ChatGPT
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プログラマ３年で社長事業（未成年編） 博士論文支援追加
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自殺防止手引き原稿 補足 by ChatGPT
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しつけ(discipline) の測定視点 by ChatGPT
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技術者は英語を学ぶ必要はない。英単語の羅列でいい＝プログラム。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4fc3963a21e0339fd1c9
猫中心設計から鳥中心設計へ part2
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4d7a5a33c85e0b01dc5d
プログラマ必須科目 ChatGPTにも確認
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7b30d9d119792130facd
なんで音楽とプログラムの関係がうまく書けないか。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/489a68d360df4b26f87d
AI利用業務手引き
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f201b292f37dba16e9ef
C言語(C++)が必要な人と必要ない人
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2afe9e846b55b24cb6f1
C言語(C++)が必要な人、必要ない人 ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a074cb8cd292d8d94bd4
C言語を習得する３つの方法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/84cab0888c193bba429b
C言語を習得する３つの方法 ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4a3518a18fa49f46787f