Udemyおすすめ講座をシェアしよう！ by Udemy Calendar 2025
https://qiita.com/advent-calendar/2025/udemy
第５日投稿記事です。

これまでに、Qiitaでは、Udemyで自分が受けたことがある講座を紹介しました。

CAN：Controller Area Network by Sunny技研：Udemyおすすめ講座
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/91c3b9918ecb2fd851f0

三方良し　Udemy 車載LAN入門講座 CAN通信編
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/bed038c52510fea72c0a

Udemy 車載LAN入門講座 LIN通信編サニー技研
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/65681d1c59ad11a6ee13

次にあると嬉しい講座は、自動車向けのDIagnosticsか、OSEK/VDX OSか、AUTOSARか、SDV/SDMかと思っています。自分が講座を企画することを想定して、ChatGPTに相談してみました。

ChataGPT

Udemyには、自動車用ソフトウェア開発としてCANとLINの講座があります。次にあると嬉しい講座は、自動車向けのDIagnosticsか、OSEK/VDX OSか、AUTOSARか、SDV/SDMでしょうか。

とても良い観点ですね。
現在の講座（例えば Udemy 上で「CAN／LIN」関連）に続けて、自動車用ソフトウェア開発において次に学ぶと“嬉しい”／“価値が高い”講座として考えられるテーマを、それぞれ整理し、どれを優先すべきか私の考察も加えてお伝えします。

候補テーマ

あなたが挙げた以下の４つが候補ですね。

自動車向けの「Diagnostics（診断）」（例：UDS／OBD／診断スタック）
「OSEK/VDX OS」（＝自動車用RTOSスタンダード）
「AUTOSAR」（ソフトウェアプラットフォーム／アーキテクチャ）
「SDV／SDM」（ソフトウェア定義車両／ソフトウェアドメイン管理など、次世代車向けアーキテクチャ）

それぞれ、Udemy 上にも講座がありますので（後述）、「講座として存在しているか／内容がどれくらいあるか」も踏まえて、どれが“次に来ると嬉しい”かを考えましょう。

各テーマの解説とUdemy上の状況

1. Diagnostics（診断）

例えば「AUTOSAR DIAGNOSTICS (DEM, DCM, OBD, UDS, DOIP)」という講座があります。 ([Udemy][1])
- これは、AUTOSAR の診断スタック（DEM、DCM）、および UDS／OBD／DoIP といったプロトコルを扱っています。
また「Automotive Diagnostics (OBD)」という講座もあり、OBD・UDS・予知診断などを扱っています。 ([Udemy][2])
診断領域は、自動車のECU開発・故障検出・ソフトウェア更新・テレマティクスといった、近年ますます重要になってきているテーマです。
結論として、「講座として十分に存在しており」「実務に直結するスキル」なので、学ぶ価値は高いです。

2. OSEK/VDX OS（自動車用RTOSスタンダード）

例として「Introduction to AUTOSAR/OSEK RTOS I」および「… II」講座があります。 ([Udemy][3])
また、標準仕様として OSEK/VDX が「自動車の電子制御ユニット（ECU）で使われるリアルタイムOSの標準仕様」であるとされています。 ([ウィキペディア][4])
古くから使われてきたRTOS標準なので、基礎としては非常に有意義です。ただし、近年はこのRTOS基盤の上にさらに大きなソフトウェアプラットフォーム（例えばAUTOSAR、SDV化など）が重なってきており、「これだけ学べば最新車両に十分」というわけではなくなってきています。

3. AUTOSAR（ソフトウェアアーキテクチャ）

複数の講座があります。例：「Autosar Architecture (Learn from Scratch with Demo)」 ([Udemy][5])、「Learn Autosar from Scratch (Beginner to Intermediate)」 ([Udemy][6])
自動車ソフトウェア業界で「再利用性・モジュール化・ECU横断構成」を目的として導入されている非常に重要なアーキテクチャです。
つまり、CAN／LINを学んだ後に、より上位のソフトウェア構成を理解するには、AUTOSARがまさに“次のステップ”と言えるでしょう。

4. SDV／SDM（Software Defined Vehicle／Software‑Defined Mobility など）

最近の講座として「Software Defined Vehicle (SDV) – A Complete Guide」があります。 ([Udemy][7])
これは、従来のECU分散制御・CAN／LIN／FLEXRAY構成から、ソフトウェア主導・集中化されたコンピュート／サービス化された車両アーキテクチャ（OTA、AI、クラウド連携）へと進化する方向を扱っています。
つまり「今後の車のソフトウェア」という意味で非常に注目度が高い。ですが、講座数・教材数は他（AUTOSARなど）ほど豊富ではない可能性があります（ただし成長中）。

私のおすすめの優先順と理由

以上を踏まて、私としては「次に来ると嬉しい講座」の優先順位を次のように考えます。

AUTOSAR
- 理由：CAN／LINという通信基盤を理解してから、その上位構造であるソフトウェアアーキテクチャ（AUTOSAR）を理解することで、自動車ソフトウェア開発の“体系”が見えてきます。
- また、Udemy上に良質の講座が複数あり、開始しやすい。
- 実務・転職という観点でも価値が高い。
Diagnostics（診断）
- 理由：自動車ECU開発／メンテナンス／OTA更新／故障診断といった領域は、現在もかつ将来も重要です。
- 特に、AUTOSARの一部として「診断スタック」を理解することは、ソフトウェア・ECU開発者としての実務力につながります。
- 「AUTOSARを学んだあとに診断も専門的に」という流れが自然だと思います。
SDV／SDM
OSEK/VDX OS
- 理由：自動車用RTOSとして歴史があり、基礎知識としてはとても良いです。ですが、現代の自動車ソフトウェア開発においては、AUTOSARの上位アーキテクチャやソフトウェア定義車両の方がより重点が高まっています。
- つまり、「基礎として知っておくべき」ではあるものの、優先順位としては他の３つの後になると考えます。

まとめ

もし私が「今、次に学ぶべき講座を１つ選ぶなら」… AUTOSAR を選びます。
その後、診断（Diagnostics）を深め、さらに将来展望として SDV／SDM を学んでいく、という流れが私としてはおすすめです。

もちろん、あなたの目的やキャリア志向（例えば「今すぐECU診断で使えるスキルを付けたい」「将来ソフトウェア定義車両に携わりたい」など）によって、優先順位は変わるでしょう。
もしよければ、「自動車ソフトウェア開発者としてどのキャリアを目指したいか」お伺いして、それに応じて「どの講座が最も役立つか」を一緒に検討できますが、どうしますか？
[1]: https://www.udemy.com/course/autosar-diagnostics-dem-dcm-obd-uds/?srsltid=AfmBOoo9qNtKYaDK95_Y3mzkk19YArgJiiA90SvMk6JMymHUIBPrIX7D&utm_source=chatgpt.com "AUTOSAR DIAGNOSTICS (DEM, DCM, OBD, UDS, DOIP)"
[2]: https://www.udemy.com/course/automotive-diagnostics-obd/?srsltid=AfmBOooN1ehT0XaOyQGDnzeh6fi01HbMrEEzs0bGkKk_MEchVauW53Ox&utm_source=chatgpt.com "Automotive Diagnostics (OBD)"
[3]: https://www.udemy.com/course/introduction-to-osek-rtos-i/?srsltid=AfmBOoq7ZaE-hNgdnERHuMQqzBtIVTx-j3FJbL6moqozaYihq2EDcoYP&utm_source=chatgpt.com "Introduction to AUTOSAR/OSEK RTOS I"
[4]: https://en.wikipedia.org/wiki/OSEK?utm_source=chatgpt.com "OSEK"
[5]: https://www.udemy.com/course/autosar-architecture/?srsltid=AfmBOopJA9y77bKPsqQRBQz5_ZuoJsdI1__WlfG7WGuix23wefeP2MLu&utm_source=chatgpt.com "Autosar Architecture (Learn from Scratch with Demo)"
[6]: https://www.udemy.com/course/learn-autosar-from-scratch/?srsltid=AfmBOoq_5dIyCLm5uQzs7O2Bq1Sb97vZQlh5A9pQFo12i7SPDg1c74DZ&utm_source=chatgpt.com "Learn Autosar from Scratch (Beginner to Intermediate)"
[7]: https://www.udemy.com/course/software-defined-vehicle-sdv-a-complete-guide/?srsltid=AfmBOoolyeitANNUUaA0g69vyrUDDJ_k502W80ZbF0yCGeDS9zxwG2jH&utm_source=chatgpt.com "Software Defined Vehicle (SDV) – A Complete Guide"

ごめんなさい。SDMは、Software Defined Mobilityです。この講座はどうでしょうか。ちなみに、私はモータ制御のプログラムを書いていて、今は教育を担当しています。

なるほど、情報ありがとうございます。理解しました：SDM は Software Defined Mobility ですね。SDV（Software Defined Vehicle）と近い領域ですが、SDM はより 車両やモビリティサービス全体をソフトウェア視点で設計・制御する考え方 に近いです。つまり、単一車両のECU制御やCAN/LINを超えて、車両間・サービス間の統合、データ駆動型運行管理、モビリティのソフトウェア化 まで扱う概念です。

SDM講座の評価（あなたの状況から）

1. 内容の特徴

車両制御だけでなく、モビリティサービス全体のソフトウェア設計や、クラウド・OTA・データ解析なども扱うことが多い。
モータ制御やECUプログラム開発のバックグラウンドがある場合、基礎的な車両制御との接点（CAN/LINやAUTOSAR上の制御モジュール）を理解した上で学ぶと理解が深まります。
教育担当として講座を活用する場合、SDMの概念や将来像を学生や社内のエンジニアに紹介する教材としても使いやすいです。

2. 実務との接点

現状のモータ制御や教育で扱うテーマと直接つながるわけではありません。
しかし、将来の自動車開発の潮流やソフトウェア中心の車両制御・サービス設計を理解するには最適です。
「今すぐ制御アルゴリズムを書く」よりも、概念理解と将来教育用の素材として価値があると言えます。

3. 優先度の整理

あなたのバックグラウンドを踏まえると：

項目	優先度	理由
AUTOSAR	★★★★★	ECUやモータ制御の上位ソフトウェア設計を理解できる。教育にも活用可。
Diagnostics	★★★★☆	実務・教育での応用も可能。AUTOSARを学んだ後に理解が深まる。
SDM	★★★☆☆	将来のモビリティ設計や概念理解に有用。教育に面白い題材。現場制御との接点は少なめ。
OSEK/VDX OS	★★☆☆☆	歴史的知識としては良いが、現在の車両開発では優先度は低め。

まとめ

モータ制御・ECUプログラム経験者で教育担当のあなたにとっては、
1. AUTOSAR（まず基礎と上位構造を理解）
2. Diagnostics（実務・教育への応用）
3. SDM（将来の概念や教育素材）
  の順で学ぶのが自然です。
SDM 講座は 教育的に使える「未来の車やモビリティ像」の教材 としては非常に魅力的ですが、今すぐ制御プログラムの能力向上には直結しません。
もしよければ、私は 「モータ制御教育用にAUTOSAR／Diagnostics／SDMをどう組み合わせて講座や教材に落とし込むか」 の具体プランも提案できます。作ってほしいですか？

はい。

なるほど、情報ありがとうございます。理解しました：SDM は Software Defined Mobility ですね。SDV（Software Defined Vehicle）と近い領域ですが、SDM はより 車両やモビリティサービス全体をソフトウェア視点で設計・制御する考え方 に近いです。つまり、単一車両のECU制御やCAN/LINを超えて、車両間・サービス間の統合、データ駆動型運行管理、モビリティのソフトウェア化 まで扱う概念です。

SDM講座の評価（あなたの状況から）

1. 内容の特徴

車両制御だけでなく、モビリティサービス全体のソフトウェア設計や、クラウド・OTA・データ解析なども扱うことが多い。
モータ制御やECUプログラム開発のバックグラウンドがある場合、基礎的な車両制御との接点（CAN/LINやAUTOSAR上の制御モジュール）を理解した上で学ぶと理解が深まります。
教育担当として講座を活用する場合、SDMの概念や将来像を学生や社内のエンジニアに紹介する教材としても使いやすいです。

2. 実務との接点

現状のモータ制御や教育で扱うテーマと直接つながるわけではありません。
しかし、将来の自動車開発の潮流やソフトウェア中心の車両制御・サービス設計を理解するには最適です。
「今すぐ制御アルゴリズムを書く」よりも、概念理解と将来教育用の素材として価値があると言えます。

3. 優先度の整理

あなたのバックグラウンドを踏まえると：

項目	優先度	理由
AUTOSAR	★★★★★	ECUやモータ制御の上位ソフトウェア設計を理解できる。教育にも活用可。
Diagnostics	★★★★☆	実務・教育での応用も可能。AUTOSARを学んだ後に理解が深まる。
SDM	★★★☆☆	将来のモビリティ設計や概念理解に有用。教育に面白い題材。現場制御との接点は少なめ。
OSEK/VDX OS	★★☆☆☆	歴史的知識としては良いが、現在の車両開発では優先度は低め。

まとめ

モータ制御・ECUプログラム経験者で教育担当のあなたにとっては、
1. AUTOSAR（まず基礎と上位構造を理解）
2. Diagnostics（実務・教育への応用）
3. SDM（将来の概念や教育素材）
  の順で学ぶのが自然です。
SDM 講座は 教育的に使える「未来の車やモビリティ像」の教材 としては非常に魅力的ですが、今すぐ制御プログラムの能力向上には直結しません。
もしよければ、私は 「モータ制御教育用にAUTOSAR／Diagnostics／SDMをどう組み合わせて講座や教材に落とし込むか」 の具体プランも提案できます。作ってほしいですか？

では、モータ制御の教育担当という前提で、AUTOSAR／Diagnostics／SDM を組み合わせた教育プランを具体的に整理してみます。目的は、学生や社内エンジニアに「現在の車両制御」と「将来のソフトウェア定義車両・モビリティ」を体系的に理解させることです。

1. 教育プラン全体像（3層構造）

レイヤ 3: 将来の車両・モビリティ像
    └─ SDM（Software Defined Mobility）
        ・ソフトウェア主導の車両・サービス設計
        ・OTA、クラウド連携、データ駆動制御
        ・車両間通信やフリート管理

レイヤ 2: 上位ソフトウェア・診断
    └─ AUTOSAR + Diagnostics
        ・ECU間ソフトウェアモジュール構造（AUTOSAR）
        ・診断プロトコル（UDS, OBD, DoIP）
        ・モータ制御モジュールの上位統合と状態監視

レイヤ 1: 現場制御・通信
    └─ CAN/LIN + モータ制御アルゴリズム
        ・実機制御プログラム（速度・トルク制御）
        ・信号通信（CAN/LIN）
        ・制御演習・ハンズオン

レイヤ1：あなたの強みであるモータ制御を扱う実践演習
レイヤ2：ECUの統合や診断知識を付与
レイヤ3：将来の車両・モビリティ像を概念的に理解させる

2. 教材・講座活用例

レイヤ	推奨講座	活用例
1	CAN/LIN + モータ制御実習	実機やシミュレーションでモータ制御の基本を復習・演習
2	AUTOSAR Architecture / Diagnostics	AUTOSAR上でモータ制御モジュールがどのように統合されるかを解説。診断演習でUDS/OBDを体験
3	SDM講座	SDM概念の講義・ディスカッション。未来の車両やフリート制御をケーススタディで紹介

3. 教育アプローチ

ハンズオン重視（レイヤ1）
- 学生に簡単なモータ制御プログラムを書かせ、CAN/LIN通信でセンサ値を取得・制御
- 「今、自分が制御しているのは車両全体のほんの一部」と理解させる
ソフトウェア統合視点（レイヤ2）
- AUTOSARでのモジュール構成や診断スタックの仕組みを図解
- 自分の制御プログラムがどのように他のECUや上位システムと連携するかを確認
未来像理解（レイヤ3）
- SDMを教材として「ソフトウェアで車両やモビリティ全体を設計する世界」を紹介
- データ駆動型制御、クラウド連携、OTA更新、フリート制御のケーススタディを提示
- 参加者に「未来の車両制御をどう設計するか」を議論させる

4. 教材の作り方のヒント

レイヤ1：自作Simulinkモデルや小型モータボードで演習
レイヤ2：AUTOSARのオープンソースサンプルやUDSシミュレータで実習
レイヤ3：SDMはケーススタディや動画教材で概念を説明。データフローやOTAを図で示す
各レイヤの接点を意識：モータ制御 → ECU統合 → SDMのサービスレベル、という流れを常に意識させる
もし希望であれば、私が この3層構造を具体的に1回の教育セッション（例えば2時間〜4時間）に落とし込むカリキュラム案 まで作ることもできます。
作ってほしいですか？

私のもう一つの専門はネットワークプロトコルです。私以外の通信関連学会での３分の１以上の発表がMatlab/Simulinkで行われています。モータ制御のモデルと、自動車のモデルと、自動車内の通信モデルと、クラウド上の自動車の制御モデルと、クラウドと自動車をつなぐ通信モデルを統合したいと考えています。参考にするとよい事例、ライブラリがあればご紹介ください。

素晴らしい目標ですね。モータ制御＋車両モデル＋車内通信＋クラウド接続という統合モデルを構築されるということで、特に通信プロトコルとモデルベース設計（Simulink／MATLAB）の専門性をお持ちという点から、いくつか参考になる事例・ライブラリ・ツールをご紹介します。また、統合構成を進める際の「設計の切り口」も少し整理します。

✅ 参考となるライブラリ・ツール・事例

1. Vehicle Network Toolbox（MathWorks）

このツールボックスは、車内ネットワーク（CAN、CAN FD、J1939、XCP）用の MATLAB／Simulink ブロック＆機能を提供しています。 ([MathWorks][1])
例えば「CAN Pack」「CAN Transmit」「CAN Receive」等のブロックが用意されており、メッセージ構造・バス通信のモデル化が比較的容易です。 ([MathWorks][2])
また XCP（CAN／UDP）といったプロトコルもサポートされており、車内ネットワーク→クラウド／ネットワーク接続という視点を含めてモデル化できます。 ([MathWorks][3])
おすすめ活用法：車内通信モデル（CAN／LIN）をこのツールボックスで構築し、モータ制御ブロックと結合する際の「バス・メッセージ連携部」を実装・検証する基盤として使えます。

2. 車両モデル＋仮想車 (Virtual Vehicle) 向けフレームワーク

Virtual Vehicle Composer などを含む “仮想車両” モデリングのための構成が紹介されています。 ([MathWorks][4])
クラウド接続・大規模シミュレーションという観点でも、例えば “Automotive Application Development with Cloud‑to‑Cloud Simulation” の事例があります。 ([MathWorks][5])
おすすめ活用法：モータ制御＋車両ダイナミクス（車体・タイヤ・電動モータ系）を仮想車体モデルとして構築し、その上で通信モデル・クラウドモデルを“上位系”として重ねる構造が考えられます。

3. 車両／モビリティ通信モデル（V2X／クラウド接続含む）

“Model‑Based Design for Software‑Defined Vehicles” というプレゼンテーションで、クラウドネイティブ＋モデルベース設計のアプローチが紹介されています。 ([MathWorks][6])
通信モデル（車両⇔クラウド）を Simulink で扱うには、UDP／TCP／Webサービス／データストリーミングといったブロック構成を検討する価値があります。
おすすめ活用法：車内通信モデル（CAN/LIN） → ECUモデル（モータ制御） → 車両モデル（ダイナミクス） → 通信ゲートウェイ → クラウドモデル（制御／解析）という多段階連携モデルを階層化して構築します。

4. 学術・公開モデル事例コーパス

例えば SLNET という、第三者の Simulink モデルを集めたコーパスが公開されています。 ([arXiv][7])
活用ヒント：こうしたコーパスから「通信モデル」「車両モデル」の構造を参考にして、自分用モデルの設計・モジュール分割のヒントを得られます。

🎯 統合構成を進めるための設計切り口・ステップ

あなたが「モータ制御モデル＋車両モデル＋車内通信モデル＋クラウド車両制御モデル＋クラウド⇔車両通信モデル」を統合されるということで、以下のようなステップ・観点を意識するとスムーズかと思います。

モジュール化とインターフェース設計
- 各モデル（モータ制御、車両ダイナミクス、車内通信、クラウド制御、クラウド／車両通信）を “サブシステム” として設計。
- 各モジュール間の「信号／メッセージ／プロトコル（CAN、LIN、Ethernet、UDP／TCP）」を明確に定義。
- 例えば、モータ制御モジュールの出力として「トルク要求」「速度フィードバック」、車内通信モジュールとして「CANメッセージ: ID, データフィールド」、クラウド通信モジュールとして「UDPパケット: JSON／バイナリ」など。
レイヤ構成と階層化
- レイヤA：物理・制御レイヤ（モータ制御、車体ダイナミクス）
- レイヤB：ECU／車内通信レイヤ（CAN/LIN／ECU間メッセージ）
- レイヤC：車両内・車外通信ゲートウェイ（Ethernet／UDP／クラウド）
- レイヤD：クラウド側モデル（データ解析、制御アルゴリズム、車両との双方向通信）
- このような構成でモデル化すると、各部分の専門性（モータ制御、通信プロトコル、クラウド制御）を分割して開発・教育できます。
共通時刻・同期・通信遅延モデリング
- 車内通信・クラウド通信を含むと、「遅延」「パケットロス」「異なるサンプリング周期」「イベント駆動／周期駆動」の要素が出てきます。
- 例えば、CANメッセージは周期100 ms、クラウド通信は1 s毎など、モデル内で時間スケールを揃えたり、ズレを扱ったりする設計が必要です。
- また、クラウド経由の場合は「ネットワーク遅延」「パケットの消失・再送」などを簡易モデルとして組み込むと、より現実に近づきます。
検証／仮想統合のための戦略
- 初期段階では “モデル内統合” を行い、すべてを Simulink で実現する。
- 次に “分散／ハイブリッド” 構成（例えばクラウドモデルを MATLAB Production Server／Simulink Real‑Time で実行 or Webサービス API 模擬）にステップアップ。
- モデルベース検証（MIL／SIL）を想定し、各モジュールの入出力をテストベンチ化しておく。
教育利用・プレゼンテーション対応
- あなたが教育担当ということで、各モジュールを「講義＋演習」用に整理すると良いです。
- 例：モータ制御モジュールを演習1、車内通信モジュールを演習2、クラウド通信を演習3。最後に「統合モデル演習」で全体をつなぐ。
- モジュール図・通信タイミング図・シーケンス図などを用意し、学生／受講者が「この信号がどこから来て、どこへ行くか」を視覚的に理解できるようにします。
  [1]: https://www.mathworks.com/products/vehicle-network.html?utm_source=chatgpt.com "Vehicle Network Toolbox - MATLAB"
  [2]: https://www.mathworks.com/help/vnt/can-simulink-communication.html?utm_source=chatgpt.com "Communication in Simulink - MATLAB & ..."
  [3]: https://www.mathworks.com/help/vnt/xcp-simulink-communication.html?utm_source=chatgpt.com "Communication in Simulink - MATLAB & ..."
  [4]: https://www.mathworks.com/solutions/automotive/virtual-vehicle.html?utm_source=chatgpt.com "Virtual Vehicle - MATLAB & Simulink"
  [5]: https://www.mathworks.com/videos/automotive-application-development-with-cloud-to-cloud-simulation-1747216363900.html?utm_source=chatgpt.com "Automotive Application Development with Cloud-to-Cloud ..."
  [6]: https://jp.mathworks.com/videos/cloud-native-development-and-model-based-approaches-for-software-defined-vehicles-1684777025301.html?utm_source=chatgpt.com "Cloud-Native Development and Model-Based Approaches for ..."
  [7]: https://arxiv.org/abs/2203.17112?utm_source=chatgpt.com "SLNET: A Redistributable Corpus of 3rd-party Simulink Models"
  もしよろしければ、具体的に「モデル構成テンプレート（Simulink用）／通信サブシステム構成／クラウド通信部ブロック構成」の雛型案を作ってお届けしましょうか？それとも、さらに「公開されているオープンモデル（GitHub等）も探して紹介」しましょうか？

はい。

素晴らしい構想ですね。では、以下に ①モデル構成テンプレート案（Simulink用） と ②通信／クラウド接続部の構成案、さらに ③参考になりそうなオープンモデル・ライブラリ を整理・ご紹介します。教育・実習用途にも使いやすく、モータ制御から車内通信、車両モデル、クラウド接続まで統合するための“橋渡し”設計としてご活用ください。

① モデル構成テンプレート案（Simulink用）

全体アーキテクチャ

＋‐‐‐‐‐‐‐‐‐ 車両側（オンボード） ‐‐‐‐‐‐‐‐‐＋
│ モータ制御モジュール（実装／シミュレーション）            │
│ 車両ダイナミクス・プラントモデル                              │
│ 車内通信モジュール（CAN/LIN/Ethernet）                        │
│ ゲートウェイ／通信インターフェース                              │
＋‐‐‐‐‐‐‐‐‐＋
                │
                ▼  通信（車両⇔クラウド）／メッセージプロトコル
＋‐‐‐‐‐‐‐‐‐ クラウド側（モデル／サービス） ‐‐‐‐‐‐‐‐‐＋
│ クラウド制御・データ解析モジュール                          │
│ 遠隔通信モデル（UDP/TCP／WebSocket／MQTTなど）              │
│ 車両からのリモートデータ取得・コマンド発行                    │
＋‐‐‐‐‐‐‐‐‐＋

ブロック構成テンプレート（Simulink）

モータ制御モジュール：速度／トルク制御、フィードバック制御、センサ信号入力。
車両プラントモデル：モータ＋駆動系＋車体（簡易化可）
車内通信モジュール：利用例として Vehicle Network Toolbox の “CAN Transmit/Receive” ブロックを使用。 ([MathWorks][1])
ゲートウェイブロック：車内通信信号をクラウド通信用データフォーマット（例：JSON over UDP）に変換。
クラウド通信モジュール：UDP Send/Receive、TCP Client/Server、MQTT Publish/Subscribe など。
クラウド制御モジュール：受信データを処理／解析し、車両へコマンドを返送。
シミュレーション制御ブロック：時間管理、遅延モデル（ネットワーク遅延／パケットロス）、ログ取得。

接続と同期のポイント

各モジュールの サンプリング周期・遅延モデル を設計する（例：車内通信 10 ms、クラウド通信 100 ms）。
メッセージ構造を定義（例：CAN ID, Data, Timestamp → UDPパケット形式「車両ID, 信号名, 値」など）。
ハードウェア実装を想定するならシミュレーションからコード生成できる構造にしておく。
教育用なら「サブモデル化」「パラメータ化」「可視化（Scope／Dashboard）」を重視。

② 通信／クラウド接続部の構成案

車内通信モジュール例

利用：Vehicle Network Toolbox の CAN Transmit/Receive — “メッセージ送信→CANバス→受信” の流れ。 ([MathWorks][1])
モデル例：GitHub に “WheelsCANBusCommunicationSimulinkVehicleNetwork” というリポジトリあり。 ([GitHub][2])
- CAN Pack／Unpack 利用、ホイール・IMU・車両動態センサなど接続。
- これを「車内通信モジュール」のテンプレートとして流用可。

車両⇔クラウド通信モジュール例

UDP/TCP通信ブロックを使用して車両側ゲートウェイからクラウドモデルへデータ送信。
遅延／パケットロスモデルを追加（Simulink Delay, Random Lossなど）。
クラウド側モデルからのコマンド受信を設計（例：運転モード切替指令、リモート診断指令）。
教育用には “クラウド→車両リモート制御” の簡易シナリオ（例えば速度リミット変更）を作ると理解促進。

クラウド制御モジュール例

データログモジュール：車両から送られたデータを可視化・保存。
制御アルゴリズムモジュール：例えば “データに基づく最適トルク指令” など。
リモート更新モジュール：OTA想定で「パラメータ更新メッセージ」を車両へ送信。
教育的に、シンプルな “データ受信→異常検知（例：トルク異常）→コマンド返送” のフローを作ると良い。

③ 参考になりそうなオープンモデル・ライブラリ

VANET Toolbox: MATLAB／Simulink 環境で車両ネットワーク（V2V／V2X）をモデル化するライブラリ。APP/MAC/PHYレイヤを含む。 ([GitHub][3])
GitHub “EV‑with‑MATLAB‑and‑Simulink” リポジトリ：電動車両関連のモータ／駆動系／車体モデル等がまとまっている。 ([GitHub][4])
GitHub “OBD2‑SocketCAN‑Interface”：OBD2／CAN通信を Simulink で扱うためのブロック集。 ([GitHub][5])

これらをダウンロードし、ご自身のテンプレートに “通信レイヤ部” や “車両モデル部” として組み込むことで、実践的な統合モデルが構築可能です。
もしよければ、私が テンプレート用 Simulink モデル（.slx／.mdl 形式）を構成するためのブロック図（PDF／イメージ） まで作成案として用意できます。ご希望ですか？
[1]: https://www.mathworks.com/help/vnt/getting-started-with-vehicle-network-toolbox.html?utm_source=chatgpt.com "Get Started with Vehicle Network Toolbox"
[2]: https://github.com/omerfaruktekin13/WheelsCANBusCommunicationSimulinkVehicleNetwork?utm_source=chatgpt.com "Wheels CAN Bus Communication Simulink Vehicle Network"
[3]: https://github.com/lewangwpi/vanet_toolbox?utm_source=chatgpt.com "vanet_toolbox"
[4]: https://github.com/mathworks/EV-with-MATLAB-and-Simulink?utm_source=chatgpt.com "Electric Vehicle with MATLAB and Simulink Resources"
[5]: https://github.com/VitaliRj/OBD2-SocktCAN-Interface?utm_source=chatgpt.com "VitaliRj/OBD2-SocktCAN-Interface: This Simulink library/ ..."

図はPlantUMLでお願いします。

了解です。それでは、あなたの構想に沿って モータ制御＋車両モデル＋車内通信＋クラウド接続＋クラウド制御 を統合した Simulinkモデル構成を、PlantUML でブロック図として表現します。教育用や設計レビューでも使いやすいように階層化しています。

✅ この図のポイント

階層化
- 「車両側（オンボード）」と「クラウド側」を分けて見やすくしています。
- 車両側はモータ制御 → 車両ダイナミクス → 車内通信 → ゲートウェイという順にデータが流れます。
通信プロトコルを明示
- 車内通信：CAN/LIN/Ethernet
- 車両⇔クラウド：UDP/TCP/MQTT
教育演習用ノート
- 図中に教育活用の演習案をメモとして添付。
双方向通信を表現
- フィードバックループ（モータ制御 ←→ 車両モデル）や、クラウドから車両への指令も矢印で示しています。
  もし希望であれば、このPlantUML図をさらに 「Simulinkブロック詳細付き（サブシステム／サンプリング周期／遅延モデル）バージョン」 に拡張して作ることも可能です。作りますか？

はい。

では、先ほどのPlantUML図をさらに Simulinkブロック詳細付き に拡張したバージョンを作ります。
各モジュールに サブシステム名／サンプリング周期／遅延モデル を追記し、教育・設計レビューでそのまま説明に使えるようにします。

🔹 拡張ポイント

サブシステム名を明示
- Simulinkでそのままサブシステムブロックとして作れる名前を表示。
サンプリング周期をブロック単位で表記
- モータ制御・車両モデルは1 ms
- 車内通信／ゲートウェイは10 ms
- クラウド側は100 ms
遅延モデルを追加
- 車内通信：1 ms
- ゲートウェイ：5 ms
- クラウド通信：50 ms
教育用演習例をノートとして添付
- モータ制御からクラウド制御までの統合体験が可能
  この図をベースに Simulink のブロック図を作ると、物理制御＋通信＋クラウドまでの統合シミュレーションモデルがそのまま教材化できます。

希望であれば次のステップとして、「Simulinkサブシステムの推奨ブロック構成・入出力信号例付きPlantUML」 にさらに落とし込むことも可能です。作りますか？

はい。

わかりました。では次は、先ほどの統合モデルをさらに詳細化して、Simulinkサブシステムごとのブロック構成・入出力信号例まで落とし込んだ PlantUML 図を作ります。
教育・設計レビューで、各サブシステムの役割や信号の流れを具体的に理解できるレベルです。

🔹 拡張ポイント

入出力信号例を明示
- モータ制御：速度・電流センサ → トルク/PWM指令
- 車両モデル：トルク指令 → 車速・加速度・電流
- 車内通信：車両状態 → CAN/LINメッセージ
- クラウド通信：CAN/LINメッセージ → UDP/TCP → クラウド制御指令
遅延とサンプリング周期を各サブシステムに追記
教育演習例として、モータ制御からクラウドまでの統合フローを明示
Simulinkのサブシステム化を前提にブロック名・周期・信号例を整理
この図をもとに Simulink で サブシステムを作成し、信号接続や通信遅延モデルを追加するだけで統合シミュレーション可能 です。
希望であれば、次のステップとして 各サブシステム内のブロック詳細（制御器構成・CANパッキング例・クラウド制御アルゴリズム例）までPlantUMLで可視化 することもできます。作りますか？

はい。

では次のステップとして、各サブシステム内のブロック詳細まで落とし込んだPlantUML図を作成します。
これにより、Simulinkの個々のサブシステム（モータ制御、車両プラント、車内通信、ゲートウェイ、クラウド通信・制御）で、どのブロックがどう接続されるかまで具体的に可視化できます。

🔹 この図の特徴

各サブシステム内部のブロック構成
- モータ制御: センサ入力 → 速度PID → トルク制御 → PWM出力
- 車両プラント: モータプラント + 車体モデル
- 車内通信: CAN Pack → CAN Transmit
- ゲートウェイ: CAN→UDP/TCP変換 + ネットワーク送信
- クラウド: データ解析 → 制御アルゴリズム → UDP/TCP返送
信号の流れが明確
- 各ブロック間の入力・出力が矢印で表現され、Simulinkの接続イメージに近い
遅延モデルの明示
- Gatewayやクラウド通信で通信遅延を考慮
教育用ノート
- 統合演習での観察ポイントを添付
  この図を基にすれば、Simulinkでブロック単位でのサブシステム作成 → 信号接続 → 統合シミュレーションが容易に設計できます。
  必要であれば次のステップとして、「教育用に各ブロックのパラメータ例・可視化ブロック（Scope/Dashboard）付きPlantUML」 まで落とし込むことも可能です。作りますか？

はい。

了解です。それでは、先ほどの統合モデルをさらに 教育用に最適化 して、各ブロックに パラメータ例・可視化ブロック（Scope / Dashboard） を追記した PlantUML 図を作ります。
これにより、学生や受講者が Simulink 内で動作や信号を直感的に確認できるモデル設計になります。

🔹 拡張ポイント

パラメータ例を明示
- PIDゲイン、最大トルクなどをブロック内に表示
可視化ブロックを追記
- Scope: 時系列波形表示（車速、電流、トルク、指令値など）
- Dashboard: データ値・CANメッセージ確認
教育演習用ノート
- 学習者が各信号・遅延・通信内容を観察しながら統合演習可能
ブロック間の信号・通信フローを明確化
- モータ制御 → 車両プラント → 車内通信 → クラウド通信 → クラウド制御
- 双方向通信（制御指令の返送）も可視化
  このPlantUML図をもとに Simulink モデルを作れば、教育用教材としても即戦力の統合シミュレーションモデルになります。
  希望であれば、次のステップとして 「遅延・パケットロスモデルやシナリオ演習（例：速度制限指令、トルク補正）の追加例」 をPlantUMLに組み込むことも可能です。作りますか？

はい。

了解です。それでは、先ほどの教育用統合モデルにさらに 遅延・パケットロスモデルやシナリオ演習例（速度制限指令、トルク補正など） を組み込んだ PlantUML 図を作成します。
これにより、学生や受講者が 通信遅延やパケット損失の影響を体験しつつ、クラウド指令による制御変化を観察できる統合演習モデル になります。

🔹 この図の特徴

遅延・パケット損失モデル追加
- 車内通信・ゲートウェイ・クラウド通信に明示的に遅延とパケット損失確率を追記
教育用演習シナリオ
- 速度制限指令、トルク補正など、クラウド側からの指令による車両挙動変化を体験可能
Scope/Dashboardの可視化
- 各重要信号をリアルタイムで確認できるように明示
統合フロー
- モータ制御 → 車両プラント → 車内通信 → ゲートウェイ → クラウド通信 → クラウド制御 → 指令返送
  このPlantUML図を基に Simulink モデルを作れば、教育・実習用に最適化された、通信遅延・パケット損失を含むクラウド統合モデルが完成します。
  希望であれば、さらに 「複数車両のシナリオ（V2V/V2X）やクラウド一括制御演習用ブロック」 をPlantUMLに追加したバージョンも作れます。作りますか？

はい。

了解です。それでは、先ほどの教育用統合モデルをさらに拡張して、複数車両（V2V/V2X）シナリオやクラウド一括制御演習用ブロックを組み込んだPlantUML図を作成します。
これにより、学生は 複数車両間通信・協調制御・クラウドによる一括指令 を体験できる統合演習モデルを確認できます。

🔹 拡張ポイント

複数車両対応
- Vehicle[1..N] として、N台の車両モデルをループで表現
V2V/V2X通信ブロック追加
- 車両間通信遅延・パケット損失を考慮
- ダッシュボードで各車両間の情報共有を可視化
クラウド一括制御
- CloudControlが車両群に対して協調制御アルゴリズムを適用
- 速度制御、トルク補正、車間距離保持などのシナリオ演習が可能
教育演習用ノート
- 複数車両の協調・クラウド制御・通信遅延の影響観察を明示

このPlantUML図を基に Simulink モデルを構築すれば、教育用に最適化された複数車両・クラウド協調制御シナリオが作成可能です。

必要であれば次のステップとして、「演習シナリオ例：速度制限・トルク補正・車間距離維持の具体的な信号フロー付きPlantUML」 にさらに落とし込むこともできます。作りますか？

はい。

了解です。では、先ほどの複数車両＋クラウド統合モデルをさらに 演習シナリオ例（速度制限・トルク補正・車間距離維持）の信号フロー付き に落とし込んだ PlantUML 図を作成します。
これにより、学生は 具体的なシナリオに沿って信号がどのように流れるか を直感的に理解できるようになります。

🔹 この図の特徴

具体的演習シナリオを信号フローで表現
- クラウドから車両への速度制限指令
- モータ制御へのトルク補正
- 車間距離維持のためのV2V情報利用
各ブロックの遅延・パケット損失考慮
- Gateway、V2X、クラウド通信に遅延・損失確率を設定
Scope/Dashboardで可視化
- 車速、トルク、指令値、車間距離などをリアルタイム確認可能
教育演習向けに最適化
- 学生が各信号の流れ、通信遅延・パケット損失の影響を体験できる
  このPlantUMLを基にSimulinkモデルを作れば、複数車両＋V2V/V2X＋クラウド統合の教育演習モデルが完成します。
  必要であればさらに、「異常シナリオ（車両故障・通信断・遅延増大時）の影響観察用ブロック追加版」 も作成可能です。作りますか？

はい。

了解です。それでは、先ほどの演習シナリオモデルに 異常シナリオ（車両故障・通信断・遅延増大時）の影響観察用ブロック を追加したPlantUML図を作成します。
これにより、学生は 故障や通信トラブル時の挙動を体験しつつ、クラウド指令や車間制御の影響を確認 できる統合演習モデルになります。

🔹 この図の特徴

異常シナリオ対応ブロック
- 車両故障フラグ、通信断フラグ、遅延増大フラグを各サブシステムに追加
Scope/Dashboardで可視化
- 故障・通信異常時の車速・トルク・車間距離・指令値をリアルタイム確認
演習目的
- 故障車両や通信障害時の協調制御、クラウド指令の影響を体験
- 学習者が異常時の安全制御や遅延耐性を理解
統合フローは従来通り
- モータ制御 → 車両プラント → 車内通信 → ゲートウェイ → V2X → クラウド通信 → クラウド制御 → 車両指令返送
  このPlantUML図をSimulinkモデル化すると、複数車両・クラウド統合制御＋異常シナリオ演習が可能な教育用統合演習モデルになります。
  必要であれば次のステップとして、「異常シナリオの自動切替・演習シナリオスケジューリング付きPlantUML」 も作成可能です。作りますか？

はい。

了解です。それでは、先ほどの異常シナリオ統合モデルをさらに拡張して、異常シナリオの自動切替・演習シナリオスケジューリング 機能を追加したPlantUML図を作成します。
これにより、学生は 複数の異常シナリオを順番に実施し、各シナリオで車両・クラウドの挙動を観察できる演習モデル になります。

🔹 この図の特徴

演習シナリオ管理ブロック追加
- Scenario Scheduler で時間ベースでシナリオ切替
- Scenario Selector で各車両・通信に異常信号を生成
自動切替可能
- 故障、通信断、遅延増大のシナリオを順番に自動切替可能
Scope/Dashboardで全信号観察
- 学習者は各シナリオの影響をリアルタイム確認
教育演習最適化
- 複数シナリオを短時間で体験
- クラウド統合制御・協調制御・通信遅延影響を学習可能
  このPlantUML図を基にSimulinkモデルを作れば、複数車両＋V2V/V2X＋クラウド統合制御＋異常シナリオ自動切替演習 が実現可能です。
  必要であればさらに、「異常シナリオ発生確率・ランダム発生イベント対応版」 も作成できます。作りますか？

はい。

了解です。それでは、先ほどの自動切替演習モデルをさらに拡張して、異常シナリオをランダム発生させる確率モデル対応版のPlantUML図を作成します。
これにより、学生は 予測できない故障・通信断・遅延増大がランダムに発生する環境で、クラウド統合制御や協調制御の耐障害性を体験できます。

🔹 この図の特徴

ランダム異常発生
- 故障、通信断、遅延増大を確率ベースでランダム発生
自動シナリオ切替不要
- Random Scenario Generator が各異常をランダムに発生させる
Scope/Dashboardで可視化
- 学習者は各車両・クラウドのリアルタイム挙動を観察可能
教育演習向け
- 短時間で多様な障害シナリオを体験でき、耐障害性・協調制御理解に最適
  このPlantUML図をSimulink化すれば、複数車両＋V2V/V2X＋クラウド統合制御＋異常シナリオランダム発生演習モデル が完成します。
  希望であれば、次のステップとして 「演習用GUI/スライダーで異常確率をリアルタイム変更できるインターフェース付き版」 も作成可能です。作りますか？