当前位置: 首页 > news >正文

CAN - 基础

CAN 基础

  • 概念
    • 分类
    • 特点
    • 物理层
      • 收发器
      • 线与
      • 编码方式
      • 通信方式
        • 采样点/位
      • 常见故障
    • 数据链路层
      • CAN控制器
      • 数据帧
        • 分类
        • 数据帧格式
        • 数据帧DBC解析
        • CRC校验
        • 远程帧
      • 总线竞争与仲裁
        • 非破坏性仲裁机制
      • 节点状态与错误处理机制
        • 节点状态
        • 错误处理机制
        • 错误帧

概念

分类

  • CAN
  • CAN FD
  • 高速CAN
  • 低俗容错CAN

特点

  • 多主通讯 (节点之间 一对一、一对多、多对一、广播等)
  • 短帧结构:报文帧的有效字节有8个
  • 报文ID值越小,优先级越高
  • 非破坏性总线仲裁处理机制
  • 可靠的CRC校验方式,传输数据出错率极低
  • 在报文帧仲裁失败或传输期间被破坏有自动重发机制
  • 节点在错误严重的情况下,具有自动脱离总线的功能,切断它与总线的联系,不影响总线的正常工作

物理层

收发器

数字信号 <–> 物理信号(CAN_H/CAN_L)两者之间的转换采用差分电平信号
属于OSI模型中的物理层

线与

多个CAN节点并介到同一总线时,只要其中一个节点输出低电平,总线就为低电平
当所有节点输出高电平,总线才为高电平

编码方式

通信方式

异步串行通信:采样点按约定的频率采样数据,根据波特率采样

为减少波特率的误差带来的通信错误
解决:CAN总线规定信号的跳变沿时刻进行同步,将误差累积限制在两个跳变沿
问题:发送多个相同位时没有跳变沿用于同步,会导致误差不断累计
解决:使用位填充的方法进行同步:采用填充位在连续5个相同位后插入一个相反位,产生跳变沿,用于同步(这里时CAN控制器自己去填充)

采样点/位

一个位时间=1/波特率
位时间:同步段、传播段、相位缓冲段1、相位缓冲段2
1位时间=10时间份额

  • 同步段:1时间份额
  • 传播段:1时间份额
  • 相位缓冲段1:4时间份额
  • 相位缓冲段2:4时间份额
    一个时间份额:Tq
    采样点:规定在第x个时间份额后进行采样

常见故障

数据链路层

CAN控制器

属于OSI模型中的数据链路层

数据帧

分类

  • 数据帧

发送节点向接收节点传送数据,使用最多

  • 远程帧

接收节点向某个发送节点请求数据(发送节点让另外一个节点反馈数据的时候)

  • 错误帧

当总线、某节点检测出错误时向其他节点通知错误的帧

  • 过载帧

接收节点向发送节点通知自身接收能力的帧

  • 间隔帧

数据帧或远程帧与前面的帧分离的帧

数据帧格式

-

格式

  • 帧起始(1位):显性位SOF,标识一个数据帧的开始,用于同步;只有在总线空闲期间,节点才能发送SOF(在总线空闲的时候,发送节点发出帧起始;其他接收节点从这个帧起始位进行同步(用于减少累计误差))

在这里插入图片描述

  • ID(11位):标识符,唯一确定一条报文,表明报文的含义,可以包括报文的源地址、目标地址;用于确定报文的仲裁优先级(ID数值越小,优先级越高)
  • SRR(1位):无实际意义,SRR永远置1
  • IDE(1位):用于区分标准帧和扩展帧:标准帧IDE=0(11位ID);扩展帧IDE=1(29位ID)
  • extended ID(18位):如果IDE=1
  • RTR位(1位):区分数据帧和远程帧(没有数据场???很少用):数据帧RTR=0; 远程帧RTR=1

在这里插入图片描述

  • r1(1位):保留位,显性电平0填充

  • r0(1位):保留位,显性电平0填充

  • DLC(4位):数据场包含数据的字节数
    在这里插入图片描述

  • 数据场(0-8个字节):实际CAN数据发送的内容

在这里插入图片描述

  • CRC(15位):进行CRC校验,CRC位之前的所有数据位根据一定规则进行校验

  • DEL(1位):CRC界定符,在CRC界定符之前 从SOF开始,到DEL之前进行位填充,显性位电平0
    在这里插入图片描述

  • ACK(1位): 确定报文被至少一个节点正确接收(发送节点ACK置1(隐性电平),接受方正确接收报文,则将ACK位置0(显性电平)),发送节点查看ACK位从以隐性变显性,知道有节点接收数据,如果没有节点接收,则报相应的错误帧

  • DEL(1位):界定符,隐性位电平1

在这里插入图片描述

  • EOF(7位):连续7个隐性位
  • ITM(3位):连续3个隐性位
  • ITM之后,总线会进入空闲状态,此时其他节点可以发送报文,如果节点检测到11个连续的隐性位,就认为总线进入空闲阶段(1+7+3)

数据帧DBC解析

CRC校验

在这里插入图片描述

远程帧

  • 标准帧
  • 扩展帧

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

总线竞争与仲裁

竞争:多个节点同时要发送数据

非破坏性仲裁机制

仲裁发生在仲裁段
采用“线与”机制
ID值越小,优先级越高
仲裁失败进入“只听”模式

在这里插入图片描述

节点状态与错误处理机制

节点状态

  • 主动错误状态

设备正常参与总线通信,检测到错误时发送主动错误标识

  • 被动错误状态

设备正常参与总线通信,检测到错误时发送主动错误标识

  • 总线关闭

数据帧的收发被禁止,脱离总线

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

错误处理机制

  • CRC 错误
  • 位填充错误
  • 应答错误
  • 位发送错误
  • 格式错误

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

错误帧

在这里插入图片描述

相关文章:

CAN - 基础

CAN 基础 概念分类特点物理层收发器线与编码方式通信方式采样点/位 常见故障 数据链路层CAN控制器数据帧分类数据帧格式数据帧DBC解析CRC校验远程帧 总线竞争与仲裁非破坏性仲裁机制 节点状态与错误处理机制节点状态错误处理机制错误帧 概念 分类 CANCAN FD高速CAN低俗容错CA…...

【Hash表】找出出现一次的数字-力扣 136

&#x1f49d;&#x1f49d;&#x1f49d;欢迎来到我的博客&#xff0c;很高兴能够在这里和您见面&#xff01;希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围&#xff0c;不仅可以获得有趣的内容和知识&#xff0c;也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。 推荐:kuan 的首页,持续学…...

Resize和centerCrop的区别

首先要记住,transforms只能对PIL读入的图片进行操作,而且PIL和opencv只能读取H * W * C形式的图片。 resize(size)&#xff1a;将图片的短边缩放成size的比例&#xff0c;然后长边也跟着缩放&#xff0c;使得缩放后的图片相对于原图的长宽比不变。如果想要resize成自己想要的图…...

无涯教程-JavaScript - SUM函数

描述 SUM函数可添加值。 语法 SUM (number1, [number2]...)争论 Argument描述Required/Optionalnumber1The first number you want to add. The number can be a value, a cell reference, or a cell range.Requirednumber2, …You can specify up to 255 additional numbe…...

ChatGLM P-Tuningv2微调定制AI大模型

前言 什么是模型微调 想象一下,你正在学习如何弹奏一首钢琴曲目。你已经学会了一些基本的钢琴技巧,但你想要更进一步,尝试演奏一首特定的曲目。这时,你会选择一首你感兴趣的曲目,并开始深度练习。 Fine-tuning(微调)在机器学习中也是类似的概念。当我们使用预先训练好…...

关于RISC-V安全性的全面综述

目录 摘要引言RISC-V安全综述通用平台的安全要求信任的根源与硬件安全模块OTP管理模块安全内存对称加密&#xff08;如AES&#xff09;引擎不对称加密[131]&#xff08;例如&#xff0c;公钥RSA&#xff09;引擎HASH/HAMC引擎随机数/位生成&#xff08;例如TRNG[136]&#xff0…...

Python基础语法规则和Java不同的地方

Java是现在最流行的语言&#xff0c;也是广大程序员最熟悉的语言。然而&#xff0c;随着人工智能领域的快速发展&#xff0c;Python作为新星崭露头角。通过对比Java语言来学习Python语言&#xff0c;可以事半功倍。 首先&#xff0c;我们来看Python和Java在注释上的区别。在Jav…...

振弦采集仪安全监测路基边坡的解决方案

振弦采集仪安全监测路基边坡的解决方案 随着人们对交通安全的重视和公路工程的发展&#xff0c;路基边坡安全监测成为了重要的课题之一。路基边坡作为公路的基础&#xff0c;其稳定性直接关系到公路的使用寿命和行车安全。而振弦采集仪作为一种新型的安全监测设备&#xff0c;可…...

如何与QVC 建立EDI连接?

QVC&#xff0c;全称为Quality, Value, Convenience&#xff08;品质、价值、便利&#xff09;&#xff0c;成立于1986年&#xff0c;是一家全球领先的零售电视和在线零售商。作为一家多渠道零售商&#xff0c;QVC致力于为客户提供高品质、独特的商品&#xff0c;通过电视、互联…...

脑网络图谱

前言 研究人脑面临的一个挑战是其多尺度组织和系统复杂性。我们对大脑组织的认识主要来源于离体组织学检查&#xff0c;如细胞结构映射。通过研究全脑微观结构特征的变化&#xff0c;可以划分为不同的脑区。然而&#xff0c;这种研究大脑组织的“局部”方法非常耗时、耗资源&a…...

无涯教程-JavaScript - SQRTPI函数

描述 SQRTPI函数返回(number * pi)的平方根。 语法 SQRTPI (number)争论 Argument描述Required/OptionalNumberThe number by which pi is multiplied.Required Notes If the specified number < 0, SQRTPI returns the #NUM! error value.如果指定的数字为非数字,则S…...

Nacos使用教程(四)——命名空间(Namespace)、配置分组(Group)和配置集ID(Data ID)

文章目录 Nacos命名空间&#xff08;Namespace&#xff09;一、什么是命名空间二、命名空间的作用1. 隔离环境2. 分类管理3. 权限控制 三、命名空间的使用四、总结 Nacos配置分组&#xff08;Group&#xff09;一、什么是配置分组二、配置分组的作用1. 分类管理2. 隔离控制3. 动…...

三、双指针(two-point)

文章目录 一、算法核心思想二、算法模型&#xff08;一&#xff09;对撞指针1.[704.二分查找](https://leetcode.cn/problems/binary-search/)&#xff08;1&#xff09;思路&#xff08;2&#xff09;代码&#xff08;3&#xff09;复杂度分析 2.[15.三数之和](https://leetco…...

Redis 是什么和使用场景概述(技术选型)

一、Redis 是什么 Redis是一款开源的高性能键值存储系统。它支持多种数据结构&#xff0c;如字符串、列表、集合、哈希表、有序集合等&#xff0c;并提供了丰富的操作命令和功能。Redis的主要特点包括&#xff1a; 内存存储&#xff1a;Redis将数据存储在内存中&#xff0c;因此…...

【数据结构】七大排序

文章目录 &#x1f490;1. 插入排序&#x1f33c;1.1 直接插入排序&#x1f33c;1.2 希尔排序 &#x1f490;2. 选择排序&#x1f33c;2.1 直接选择排序&#x1f33c;2.2 堆排序 &#x1f490;3. 交换排序&#x1f33c;3.1 冒泡排序&#x1f33c;3.2 快速排序&#x1f33c;3.2.…...

区块链实验室(24) - FISCO网络重构

若干次实验以后&#xff0c;FISCO网络中100个节点堆积了不少交易记录&#xff0c;消耗不少磁盘空间&#xff0c;见下图所示&#xff0c;100个节点累计消耗了10G空间。 观察每个节点的磁盘消耗&#xff0c;以node88为例&#xff0c;消耗了107MB&#xff0c;见下图所示。在该节点…...

AI智能写作工具有哪些?永久免费的AI智能写作工具你使用过吗?

AI智能写作是指借助人工智能技术&#xff0c;计算机程序可以自动生成各种文本内容&#xff0c;包括新闻报道、广告文案、科技文章、小说等等。这些AI写作工具通过大数据和深度学习模型&#xff0c;能够分析和模仿人类的写作风格&#xff0c;生成高质量的文本&#xff0c;甚至有…...

23.8.15 杭电暑期多校9部分题解

1002 - Shortest path 题目大意 对于一个数 x x x&#xff0c;可以进行以下三种操作&#xff1a; 1.将 x x x 变成 2 ∗ x 2*x 2∗x 2.将 x x x 变成 3 ∗ x 3*x 3∗x 3.将 x x x 变成 x 1 x1 x1 给定一个数 n n n&#xff0c;问最少操作几次才能将 1 1 1 变成…...

四个BY的区别 HIVE中

在Hive中&#xff0c;有四个BY比较&#xff1a;Order By、Sort By、Distribute By和Cluster By。 Order By是全局排序&#xff0c;只有一个Reducer。它可以按照升序&#xff08;ASC&#xff09;或降序&#xff08;DESC&#xff09;对结果进行排序。Order By子句通常用在SELECT语…...

计时函数与float32 float16 int8 数据转换

个人整理常用 部分来自 ncnn 计时函数 // window 平台 #include <windows.h>double get_current_time() {LARGE_INTEGER freq; // 频率LARGE_INTEGER pc; // 计数QueryPerformanceFrequency(&freq);QueryPerformanceCounter(&pc);return pc.QuadPart * 1000…...

iOS 26 携众系统重磅更新,但“苹果智能”仍与国行无缘

美国西海岸的夏天&#xff0c;再次被苹果点燃。一年一度的全球开发者大会 WWDC25 如期而至&#xff0c;这不仅是开发者的盛宴&#xff0c;更是全球数亿苹果用户翘首以盼的科技春晚。今年&#xff0c;苹果依旧为我们带来了全家桶式的系统更新&#xff0c;包括 iOS 26、iPadOS 26…...

线程与协程

1. 线程与协程 1.1. “函数调用级别”的切换、上下文切换 1. 函数调用级别的切换 “函数调用级别的切换”是指&#xff1a;像函数调用/返回一样轻量地完成任务切换。 举例说明&#xff1a; 当你在程序中写一个函数调用&#xff1a; funcA() 然后 funcA 执行完后返回&…...

visual studio 2022更改主题为深色

visual studio 2022更改主题为深色 点击visual studio 上方的 工具-> 选项 在选项窗口中&#xff0c;选择 环境 -> 常规 &#xff0c;将其中的颜色主题改成深色 点击确定&#xff0c;更改完成...

关于nvm与node.js

1 安装nvm 安装过程中手动修改 nvm的安装路径&#xff0c; 以及修改 通过nvm安装node后正在使用的node的存放目录【这句话可能难以理解&#xff0c;但接着往下看你就了然了】 2 修改nvm中settings.txt文件配置 nvm安装成功后&#xff0c;通常在该文件中会出现以下配置&…...

STM32标准库-DMA直接存储器存取

文章目录 一、DMA1.1简介1.2存储器映像1.3DMA框图1.4DMA基本结构1.5DMA请求1.6数据宽度与对齐1.7数据转运DMA1.8ADC扫描模式DMA 二、数据转运DMA2.1接线图2.2代码2.3相关API 一、DMA 1.1简介 DMA&#xff08;Direct Memory Access&#xff09;直接存储器存取 DMA可以提供外设…...

Golang——9、反射和文件操作

反射和文件操作 1、反射1.1、reflect.TypeOf()获取任意值的类型对象1.2、reflect.ValueOf()1.3、结构体反射 2、文件操作2.1、os.Open()打开文件2.2、方式一&#xff1a;使用Read()读取文件2.3、方式二&#xff1a;bufio读取文件2.4、方式三&#xff1a;os.ReadFile读取2.5、写…...

android13 app的触摸问题定位分析流程

一、知识点 一般来说,触摸问题都是app层面出问题,我们可以在ViewRootImpl.java添加log的方式定位;如果是touchableRegion的计算问题,就会相对比较麻烦了,需要通过adb shell dumpsys input > input.log指令,且通过打印堆栈的方式,逐步定位问题,并找到修改方案。 问题…...

面试高频问题

文章目录 &#x1f680; 消息队列核心技术揭秘&#xff1a;从入门到秒杀面试官1️⃣ Kafka为何能"吞云吐雾"&#xff1f;性能背后的秘密1.1 顺序写入与零拷贝&#xff1a;性能的双引擎1.2 分区并行&#xff1a;数据的"八车道高速公路"1.3 页缓存与批量处理…...

快速排序算法改进:随机快排-荷兰国旗划分详解

随机快速排序-荷兰国旗划分算法详解 一、基础知识回顾1.1 快速排序简介1.2 荷兰国旗问题 二、随机快排 - 荷兰国旗划分原理2.1 随机化枢轴选择2.2 荷兰国旗划分过程2.3 结合随机快排与荷兰国旗划分 三、代码实现3.1 Python实现3.2 Java实现3.3 C实现 四、性能分析4.1 时间复杂度…...

机器学习的数学基础:线性模型

线性模型 线性模型的基本形式为&#xff1a; f ( x ) ω T x b f\left(\boldsymbol{x}\right)\boldsymbol{\omega}^\text{T}\boldsymbol{x}b f(x)ωTxb 回归问题 利用最小二乘法&#xff0c;得到 ω \boldsymbol{\omega} ω和 b b b的参数估计$ \boldsymbol{\hat{\omega}}…...