Codex 接管 RT Manager mini：从 Simulink 部署到实时仿真数据记录

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Codex 接管 RT Manager mini：从 Simulink 部署到实时仿真数据记录

这次记录的是一次工程自动化实验：让 Codex 在 MATLAB 中显式打开 RT Manager GUI，并完成 Simulink 模型部署、实时运行、停止和数据回传。文章展示流程与工程经验。

一、实验目标

目标不是简单运行一段 MATLAB 脚本，而是让 AI Agent 理解 RT Manager 的真实操作链路，并尽量按 GUI 工作流执行：

1. 启动 MATLAB，并切换到模型工作目录。
2. 将 RT Manager 主目录及子目录加入 MATLAB 搜索路径。
3. 在命令窗口输入 RT_Manager，打开 RT Manager 图形界面。
4. 在 GUI 中填写目标设备连接信息，并执行 Connect。
5. 开启 LogData，再部署 MotorPlant 示例模型。
6. 等待部署完成后点击 Run，实时仿真运行约 27 秒。
7. 点击 Stop，等待下位机停止并把记录数据回传到本机。

二、环境准备

本次流程涉及 MATLAB/Simulink平台工具、RT Manager上位机软件、RT Manager mini 硬件和可代码生成的 Simulink 模型。模型侧需要满足实时部署的基本要求，例如固定步长配置、代码生成配置、可观测信号设置，以及数据记录相关模块或信号的命名。

三、自动化执行步骤

第一步是让 Codex 阅读 RT Manager 用户手册，确认按钮、输入框和回调函数之间的关系。这里最关键的一点是：GUI 上看到的字段值和后台连接变量不一定完全等价，要让前台控件状态与真实操作一致。

第二步是启动 MATLAB 并设置路径。路径准备好后，通过命令窗口输入 RT_Manager 打开界面，而不是绕过 GUI 直接调用底层函数。

第三步是连接目标设备。GUI 中只显示必要状态，不在日志和文章里输出敏感连接信息。连接成功后，再开启 LogData，确保后续实时运行的数据会被记录。

第四步是部署模型。Codex 选择 MotorPlant 模型，触发代码生成、编译、上传和部署流程。部署完成后，GUI 的运行按钮进入可用状态。

第五步是实时运行与停止。启动 Run 后，等待约 20 秒，再执行 Stop。停止后等待数据回传，最终生成本地 CSV 数据文件。

四、运行结果

本次数据回传后得到 simulation_log.csv。下面的图由回传数据生成，展示实时计数和单步耗时趋势，如果需要将电机控制算法信号绘图，只需要提示词中提要求即可。

从日志可以看到，实时运行期间持续产生采样数据，停止后数据成功回传到本机。GUI 侧需要重点观察三个位置：RealTime 是否刷新、Time Cost 是否刷新、DataLogging Signals 是否列出模型生成代码中的观测量。

五、踩坑与经验

1. 密码框不能只在后台赋值。GUI 自动化时，前台控件状态和后台私有变量都要同步，否则界面看起来没填，连接也可能失败。
2. LogData 要在部署和运行前打开。否则模型虽然能跑，但不一定能得到期望的数据记录。
3. 临时构建文件会影响重复部署。重新部署前应清理旧的 rtbak、slprj、生成代码目录等临时产物，避免把上一次的状态带入本次测试。
4. 只靠“点击坐标”不够稳。更可靠的方式是让 Agent 理解 GUI、控件对象和回调逻辑，再把可见操作与底层状态同步起来。
5. 实时系统自动化必须有停止与验证步骤。Run 成功不等于任务完成，Stop、数据回传、日志检查同样是闭环的一部分。

六、结论

这次实验说明，AI Agent 不只是能写代码写文档，也可以在工程软件中完成较完整的“读手册、理解 GUI、部署模型、控制硬件、记录数据、验证结果”的闭环。对于 MBD、HIL、实时仿真这类流程复杂但规则明确的场景，未来的价值不在于替代工程师点击按钮，而在于把重复操作、环境检查和结果验证变成可复用的自动化工作流。