使用手写代码将C ++消息与POSIX集成
此示例显示如何将生成的C ++代码与POSIX集成以促进消息通信。示例应用是一种多传感器定位系统，其设计用于估计车辆的位置。多传感器定位系统由两个组件组成：传感器（多模型）和估计模型。概述的工作流程显示如何准备每个组件，生成代码，并将生成的代码集成到系统组件之间传递消息。此示例假定您熟悉使用Simulink环境中的消息。万博1manbetx有关更多信息，请参阅生成C++消息，在Simulink与操作系统或中间件之间进行通信万博1manbetx。
传感器型号
多传感器定位系统中的第一组件是传感器。定位系统使用加速度计和GPS传感器来估计车辆位置。每个传感器模型由功能块，发送块和输出端口组成。每个传感器模型通过使用POSIX消息将消息发送到估计模型。
准备模型
打开传感器型号RTWDEMO_ACCEL_SEND.和RTWDEMO_GPS_SEND.。
对于每个模型，执行以下步骤：
在应用程序库中，单击嵌入式编码器。
在toolstrip上，设置停止时间到
100.秒。停止时间在估计车辆位置时定义数据收集的持续时间。在模型中，单击以打开功能块。在块参数中，设置文件名到模型的MAT文件。设定采样时间到
0.01。
生成代码
1.对于每个传感器型号，在“配置参数”对话框中设置以下参数：
在这一点代码生成窗格，套语到
C++. 在“高级参数”下，设置构建配置到指定并添加-lrt.到C ++链接器。在这一点界面窗格，集合代码接口包装到
C ++类和多实例代码错误诊断到没有一个. 在“高级参数”下，选择MAT文件日志记录。
2.生成代码。上C++代码选项卡，单击建造。
集成代码
要将生成的C++代码从每个传感器模型与POSIX集成，手工编写发送类和生成的主程序（或创建自己的程序）。此示例提供了一个自定义的主程序，其中包含一个实现的send类。要集成每个传感器型号的代码，请将生成的主文件替换为自定义的主文件。
查看每个传感器的自定义主文件：
1.每个传感器的自定义主文件以相同的方式实现。例如，打开自定义主文件rtwdemo\u accel\u send\u ert\u main\u customized.cpp。
2.查看已实现的发送类：
send类函数，
发送数据，调用POSIXAPI(mq_发送)发送消息。为了提供对消息队列的访问，添加了POSIX消息队列作为类变量，并实现了一个set方法来设置队列。
class accelsendmodelclasssenddata_real_t：public senddata_real_t {mqd_t msgqueue;
public://使用POSIX发送消息void SendData（const real_T*data，int32_T长度，int32_T*状态）{unsigned int priority=1*状态=mq_发送（msgQueue，（char*）数据、长度、优先级）；}
//设置类POSIX队列void setMQ（MQD_T MQ）的方法{msgqueue = mq;}};
发送类实现后，创建发送类（发送对象）的实例。然后将发送对象连接到传感器模型，使传感器能够向估计模型发送消息。
//创建发送对象静态accelSendModelClassSendData\u real\T Out1SendData\u arg；
//将发送对象发送到传感器模型，以发送消息静态AccelsendModelClass RTOBJ（OUT1SENDDATA_ARG）;
3.查看添加的POSIX队列行为函数。主函数使用这些函数打开和关闭posix队列。
MQD_T OpenMQ（const char * name，int标志，int maxmsg，int msgsize）{struct mq_attrtrtr;attr.mq_flags = 0;attr.mq_maxmsg = maxmsg;attr.mq_msgsize = msgsize;
mqd_t msgqueue = mq_open（姓名，标志，0664，＆attr）;
如果（msgQueue<0）{printf（“mq_open failed\n”）；退出（1）；}
返回msgqueue;}
void closemq（mqd_t msgqueue）{mq_close（msgqueue）;}
4.回顾主要功能。实现的主要函数使用先前定义的类和队列函数来发送消息并管理POSIX消息队列。主要功能执行以下操作：
打开posix消息队列。
发送消息。
关闭POSIX队列。
int_t main（int_t argc，const char * argv []）{//未使用的参数（void）（argc）;（空虚）（argv）;
//初始化rtobj.initialize（）模型;
//打开posix消息队列mqd_t msgqueue = OpenMQ（“/ posixmq_accel”，O_creat | O_Wronly，2,16）;Out1senddata_arg.setmq（msgquey）;
//在（rtmGetErrorStatus（rtObj.getRTM（））==（NULL））{rt_OneStep（）；}时发送消息
// matfile日志记录rt_stopdatalogging（matfile，Rtobj.getrtm（） - > Rtwloginfo）;
//在此处禁用rt_OneStep（）
//关闭POSIX消息队列closeMQ（msgQueue）；
返回0；}
估计模型
第二部分是估算模型。估计模型从传感器模型接收具有输入数据的消息，并计算车辆的估计位置。
准备模型
打开模型rtwdemo位置估算。
在应用程序库中，单击嵌入式编码器。
在toolstrip上，设置停止时间到
100.秒。在模型中，单击以打开每个输入端口。在块参数中，设置数据类型到
双重的那端口尺寸到3.，及采样时间到0.01。单击打开每个消息接收块。清除使用内部队列参数使能模型使用POSIX消息队列。
单击以打开功能块。该块实现估计算法。
生成代码
1.在“配置参数”对话框中，设置以下参数：
在这一点代码生成窗格，套语到
C++. 在“高级参数”下，设置构建配置到指定并添加-lrt.到C ++链接器。在这一点界面窗格，套代码接口包装到
C ++类和集合多实例代码错误诊断到没有一个. 在“高级参数”下，选择MAT文件日志记录。
2.生成代码。上C++代码选项卡，单击建造。
集成代码
为了将生成的C++代码与POSIX的估计模型集成，手写实现接收类和生成的主程序（或者创建自己的程序）。估计模型接收来自传感器模型的消息，并计算车辆的估计位置。此示例提供了一个定制的主程序，其中包含一个实现的receive类。要集成估算模型中的代码，请将生成的主文件替换为自定义的主文件。
查看自定义主文件：
1.打开自定义主文件RTWDEMO_POS_ESTIMATE_ERT_MAIN_CUSTOMIZED.cpp.。
2.审查已实施的接收类：
接收类函数，
recvdata.，调用POSIXAPI(mq_接收）接收消息。为了提供对消息队列的访问，添加了POSIX消息队列作为类变量，并实现了一个set方法来设置队列。
类位置估计模型ClassRecvdata_real_T:public RecvData_real_T{mqd_T msgQueue；
公共：//使用POSIX API MQ_RECEIVE接收消息void recvdata（real_t * data，int32_t长度，int32_t * status）{//添加接收数据逻辑这里无符号int priority = 1;* status = mq_receive（msgqueue，（char *）数据，长度和优先级）;}
//设置类POSIX队列void setMQ（MQD_T MQ）的方法{msgqueue = mq;}};
在接收类实现之后，为每个传感器模型创建接收类（接收对象）的实例。然后将接收对象附加到估计模型，以使模型能够接收来自每个传感器的消息。
//在recvdata_arg中创建接收对象静态位置估计模型类recvdata_real_T；静态位置估计模型类Recvdata_real_T InRecvdata_arg；
//将接收对象附加到估计模型以接收消息静态位置估计模型类rtObj（InRecVData_arg，InRecVData_arg）；
3.查看添加的POSIX队列行为函数。主函数使用这些函数打开，关闭，并取消posix队列。
MQD_T OpenMQ（const char * name，int标志，int maxmsg，int msgsize）{struct mq_attrtrtr;attr.mq_flags = 0;attr.mq_maxmsg = maxmsg;attr.mq_msgsize = msgsize;
mqd_t msgqueue = mq_open（姓名，标志，0664，＆attr）;
如果（msgQueue<0）{printf（“mq_open failed\n”）；退出（1）；}
返回msgqueue;}
void closemq（mqd_t msgqueue）{mq_close（msgqueue）;}
void unlinkmq（const char * name）{if（mq_unlink（name）<0）{printf（“mq_unlink失败\ n”）;出口（1）;}}
4.回顾主要功能。实现的主要函数使用先前定义的类和队列函数来接收消息并管理POSIX队列。主要功能执行以下操作：
打开posix消息队列。
收到消息。
关闭POSIX队列。
int_t main（int_t argc，const char * argv []）{//未使用的参数（void）（argc）;（空虚）（argv）;
//初始化rtobj.initialize（）模型;
//打开POSIX消息队列mqd_t msgQueueAccel=openMQ（“/PosixMQ_accel”，O|CREAT | O|RDONLY，2,16）；mqd_t msgQueueGPS=openMQ（“/PosixMQ_gpspos”，O|CREAT | O|RDONLY，2,16）；
In1RecvData_arg.SetMQ（msgQueueAccel）；In2RecvData_arg.SetMQ（msgQueueGPS）；
//在（rtmGetErrorStatus（rtObj.getRTM（））==（NULL））{rt_OneStep（）；}时接收消息
// matfile日志记录rt_stopdatalogging（matfile，Rtobj.getrtm（） - > Rtwloginfo）;
//在此处禁用rt_OneStep（）
//关闭POSIX消息队列closeMQ（msgQueueAccel）；closeMQ（msgQueueGPS）；
unlinkmq（“/ posixmq_accel”）;unlinkmq（“/ posixmq_gpspos”）;
返回0；}
执行多传感器定位系统
要执行多传感器定位系统，请重建并运行所有模型的可执行文件。要查看结果，请运行提供的生成脚本rtwdemo\u定位\u系统\u脚本. 此图显示了一个结果示例。
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