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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(xiàn)在不同的自動駕駛仿真工具之間動態(tài)交換仿真模型和聯(lián)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(fā)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(fā)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(xiàn)聯(lián)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(xiàn)聯(lián)合仿真時，F(xiàn)MI標準并不涉及到的聯(lián)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(fā)，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(shù)據(jù)信息。
還至少包含了一個二進制的模型表示，在Linux系統(tǒng)下是.so文件，在window系統(tǒng)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(chuàng)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(tǒng)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(tǒng)的動態(tài)行為，需要通過數(shù)值求解器來進行求解；
連續(xù)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(fā)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(tǒng)的動態(tài)變化。
FMI 3.0增加：
不僅限于動態(tài)方程，也支持純代數(shù)方程，可以處理不隨時間變化的靜態(tài)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(qū)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(lián)合仿真時將多個仿真程序耦合在一起，最終實現(xiàn)由多個子系統(tǒng)組成整理自動駕駛HiL系統(tǒng)的行為。
子系統(tǒng)之間是互相耦合的，也就是每個子系統(tǒng)的行為依賴于其他子系統(tǒng)的行為，所以聯(lián)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(tǒng)的行為，比如在自動駕駛HiL系統(tǒng)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(lián)合仿真的過程中，可能會產生附加誤差，需要通過合適的聯(lián)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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