当前位置: 首页 > news >正文

【CAN通讯系列8】如何准确接收数据?

在 【CAN通讯系列7】波特率是什么?已经介绍了CAN位时间和采样点等概念,每1位由同步段(SS)、传播时间段(PTS)、相位缓冲段1(PBS1)和相位缓冲段2(PBS2)四个段组成,这个也成为位时序,采样点位置处于PBS1和PBS2的交界处,如下所示:

图片

这样定义的目的是为了保证当发送节点发送一帧数据到总线时,接收节点能准确接收到这帧数据,收发双方数据同步,下面具体了解其机制。

1 数据传输同步  

CAN协议的通信方法为NRZ(不归零)编码方式,即1和0都分别由不同的电子显著状态来表现,除此之外,没有中性状态、也没有其他种状态,而且各个位的开头或者结尾都没有附加同步信号。发送节点以与位时序同步的方式开始发送数据,相应地,接收节点根据总线上电平的变化进行同步和接收。发送节点和接收节点存在时钟频率误差,传输路径上电缆和驱动器等的相位延迟,这些情况会引起同步偏差,因此接收节点需要采取一些方法来调整时序,针对帧结构,在空闲状态检测出第一个下降沿(帧起始SOF下降沿)时,进行硬同步,则在其余各段进行再同步。

图片

1.1 硬同步  

在总线空闲状态,接收节点检测出帧起始(SOF位)时,会调整当前位的同步(SS)段,调整宽度不限,这就是硬同步,即接收节点直接将此下降沿的位置认为是SS段,强行将自己的SS段与发送节点的SS段直接拉齐,然后按照位时序对信号进行采样,达到同步的效果。

图片

发送节点在发送SOF位时,SOF位的下降沿在SS段,此时接收节点发现自己当前位的SS段和发送节点SOF位的SS段不同步,于是接收节点强行将自己的SS段拉到与SOF位的SS段同步。

1.2 再同步  

再同步是指接收节点检测出除SOF位以外的其他位时,通过加长PSB1段或缩短PBS2段进行的同步调整,以保证采样点的准确。

比较发送节点和接收节点的时序,存在两种情况需要进行再同步,一种发送节点慢于接收节点产生SS段,另一种是发送节点快于接收节点产生SS段。

情况1:发送节点慢于接收节点

发送节点比接收节点的时间慢了,也就是说发送节点当前位的ss段产生的时候,接收节点当前位的ss段已经在2个Tq之前产生了;此时,接收节点就将PBS1延长2个Tq的时间。以使得两者的采样点同步,如下所示。    

 source:一篇易懂的CAN通讯协议指南1

情况2:发送节点快于接收节点

发送节点当前位的SS段诞生2Tq时长之后,接收节点当前位才产生SS段;于是接收节点当前位的PBS2段缩短,使得接收节点的下一位能够提前2个Tq,从而接收节点的下一位采样点和发送节点下一位的采样点能够同步。

图片

 source:一篇易懂的CAN通讯协议指南1

对于这两种情况,存在延长或缩短若干个Tq,这里对于Tq数量是有限制的,使用同步跳转宽度SJW来做限制。SJW是指PSB1或PSB2段进行再同步时允许跳转的最大宽度,其必须满足以下2个条件:1)SJW必须小于PBS1和PBS2的最小值;2)SJW最大值不能超过4个Tq。    

通过上述内容的介绍,应该会对同步段、传播时间段、相位缓冲段1和相位缓冲段2有更深入的理解,可以再回顾下这四个段的定义:

1)同步段:CAN网络中的所有节点,在接收一位数据时,以此段作为位起始的参考点,进行下降沿的检测,统计下降沿基于SS段的偏移,然后进行位时序的调整,使接收趋于同步(下降沿在理想情况下应出现在SS段)。

2)传播时间段:CAN总线上数据的传输会受到物理延迟,比如发送节点的发送延迟、总线上信号的传播延迟、接收节点的输入延迟等,PTS段就是用来补偿这些因素产生的时间延迟。

3)相位缓冲段1:若下降沿延后n个Tq,且延迟不大于同步跳转宽度,使得原本位时序中采样点位置提前n个Tq,则需要对PBS1段增加n个Tq数(使采样点位置延后n个Tq),吸收这段误差。

4)相位缓冲段2:若跳变边沿提前n个Tq, 且不大于同步跳转宽度,使得原本位时序中采样点位置延后n个Tq,则需要对上一个位时序的PBS2段减少n个Tq数(使采样点位置提前n个Tq),吸收这段误差。

因此有了这样的机制后,接收节点才能采样准确,获取发送节点的真实数据。

2 小结  

理解了同步段、传播时间段、相位缓冲段1和相位缓冲段2之后,那我们就可以结合一个实际的例子来看:在实际开发过程中,如何对芯片配置这四段的Tq数,以实现波特率,请关注下篇文章。 

相关文章:

【CAN通讯系列8】如何准确接收数据?

在 【CAN通讯系列7】波特率是什么?已经介绍了CAN位时间和采样点等概念,每1位由同步段(SS)、传播时间段(PTS)、相位缓冲段1(PBS1)和相位缓冲段2(PBS2)四个段组成,这个也成为位时序,采样点位置处于PBS1和PBS2的交界处,如…...

RabbitMQ知识总结(基本概念)

文章收录在网站:http://hardyfish.top/ 文章收录在网站:http://hardyfish.top/ 文章收录在网站:http://hardyfish.top/ 文章收录在网站:http://hardyfish.top/ 基本概念 Producer: 消息的生产者,是一个向…...

Prel语言入门学习:一篇全面的指南

引言 在编程语言的海洋中,Prel是一个较少人知的新星。作为一种专为数据处理和分析设计的语言,Prel结合了现代编程语言的简洁性与功能性,提供了一种独特的解决方案,尤其适用于数据科学家和分析师。本文将详细介绍Prel语言的基础&am…...

在云服务器上自动化部署项目,jenkins和gitee

▮全文概述 在编写项目时,很头大的事情就是需要自己手动的上传jar包到服务器上启动。如果出现一点bug,就要重头上传和启动。这是一件很烦的事情,所以,可以使用jenkins和gitee实现项目的自动部署 ▮全流程 在本地提交代码到gitee …...

python 参数输入

在 Python 中,参数输入通常有多种方式,这取决于你要从何处获取参数。以下是几种常见的方法: 1. 命令行参数 使用 sys.argv 获取命令行参数,或者使用 argparse 模块进行更复杂的参数解析。 示例 1: 使用 sys.argv import sys# …...

Spring面试篇章——Spring基本概述

Spring 的基本概述 Spring学习的核心内容—一图胜千言 IOC:控制反转,可以管理 Java 对象AOP:切面编程JDBCTemplate:是Spring提供一套访问数据库的技术,应用性强,相对好理解声明式事务:基于IOC …...

股票预测模型中注意力多层Attention RNN LSTM 的应用

全文链接:https://tecdat.cn/?p37152 原文出处:拓端数据部落公众号 Attention 机制是一种在神经网络处理序列数据时极为关键的技术,它赋予了模型“聚焦”能力,能够自动评估输入序列中各部分的重要性。通过为序列中的每个元素分…...

C语言 | Leetcode C语言题解之第313题超级丑数

题目&#xff1a; 题解&#xff1a; int nthSuperUglyNumber(int n, int* primes, int primesSize) {long dp[n 1];int pointers[primesSize];for (int i 0; i < primesSize; i) {pointers[i] 0;}long nums[primesSize];for (int i 0; i < primesSize; i) {nums[i] …...

PHP健身微信小程序系统源码

&#x1f3cb;️‍♀️健身新潮流&#xff01;解锁“健身微信小程序”的全方位塑形秘籍 &#x1f4f1;开篇&#xff1a;掌中健身房&#xff0c;随时随地动起来 你还在为找不到合适的健身场地或教练而烦恼吗&#xff1f;是时候告别这些束缚&#xff0c;拥抱“健身微信小程序”…...

树组件 el-tree 数据回显

树组件 el-tree 数据回显 树型结构的数据回显问题&#xff1a; 这里我只放了核心代码&#xff0c;主要是如何获取选中的树节点的id集合和如何根据树节点的id集合回显数据 大家根据需要自行更改&#xff01; <el-tree ref"authorityRef" node-key"id" …...

54、PHP 实现希尔排序

题目&#xff1a; PHP 实现希尔排序 描述&#xff1a; 思路分析&#xff1a;希尔排序是基于插入排序的&#xff0c;区别在于插入排序是相邻的一个个比较&#xff08;类似于希尔中h1的情形&#xff09;&#xff0c;而希尔排序是距离h的比较和替换。 希尔排序中一个常数因子n&a…...

linux 虚拟机解压arm-linux-gcc-4.6.4-arm-x86_64.tar.bz2并arm-linux-gcc

解压到当前目录&#xff1a;tar -jxvf arm-linux-gcc-4.6.4-arm-x86_64.tar.bz2解压到指定目录&#xff1a;tar -jxvf arm-linux-gcc-4.6.4-arm-x86_64.tar.bz2 -C /xx/xxx/xxx-C大写&#xff0c;后面接要解压的路径解压后得到一个 opt文件夹 在/usr/local/bin 下创建新的…...

泛化的最近点迭代法(Generalized-ICP)

Generalized-ICP算法是由斯坦福大学的Aleksandr V. Segal、Dirk Haehnel和Sebastian Thrun提出的&#xff0c;于2009年在Robotics science and system会议上发表。 GICP是一种ICP算法的变体&#xff0c;其原理与ICP算法相同&#xff0c;之所以称为泛化的ICP算法是因为大多数ICP…...

Java | Leetcode Java题解之第313题超级丑数

题目&#xff1a; 题解&#xff1a; class Solution {public int nthSuperUglyNumber(int n, int[] primes) {int[] dp new int[n 1];int m primes.length;int[] pointers new int[m];int[] nums new int[m];Arrays.fill(nums, 1);for (int i 1; i < n; i) {int minN…...

单细胞数据整合-去除批次效应harmony和CCA (学习)

目录 单细胞批次效应学习 定义 理解 常用的去批次方法-基于Seurat 1&#xff09; Seurat-integration&#xff08;CCA&#xff09; 2&#xff09; Seurat-harmony 去批次代码 ①Seurat-integration&#xff08;CCA&#xff09; ②Seurat-harmony 单细胞批次效应学习 …...

MuRF代码阅读

对图像Size的处理, 以适应Transformer 在MVSPlat 当中使用 Center_Crop 裁剪图像&#xff0c;适用于 Transformer 的32 倍数&#xff0c; 其中 焦距 f 不变化&#xff0c;只改变 cx,cy.MuRF 直接对图像进行 插值&#xff0c;合成理想的 size. 根据 ori_size 和 inference_size…...

pycharm无法导入pyside2模块;“ModuleNotFoundError: No module named ‘PySide2“

参考博客&#xff1a; 1&#xff09;pycharm中配置pyqt designer和pyside2【功能是在pycharm中可以打开designer,并且可以把.ui文件转换为.py文件】 https://blog.csdn.net/kuntliu/article/details/117219237 2&#xff09;.ui转化为.py后&#xff0c;点击运行&#xff0c;报错…...

c语言指针中“数组名的理解”以及“一维数组传参”的本质

数组名的理解 数组名就是数组首元素的地址。 例如&#xff1a;输入一个数组的所有元素&#xff0c;再打印出来。 另一种写法 以上可以看出&#xff1a;*arri&#xff09; arr[i] 也即是&#xff1a;*(iarr)i[arr] 本质上无区别 1&#xff1a;数组就是数组&#xff0c;是一块…...

计算机毕业设计Python+Flask微博舆情分析 微博情感分析 微博爬虫 微博大数据 舆情监控系统 大数据毕业设计 NLP文本分类 机器学习 深度学习 AI

基于Python/flask的微博舆情数据分析可视化系统 python爬虫数据分析可视化项目 编程语言&#xff1a;python 涉及技术&#xff1a;flask mysql echarts SnowNlP情感分析 文本分析 系统设计的功能&#xff1a; ①用户注册登录 ②微博数据描述性统计、热词统计、舆情统计 ③微博数…...

KubeBlocks v0.9 解读|最高可管理 10K 实例的 InstanceSet 是什么?

实例&#xff08;Instance&#xff09;是 KubeBlocks 中的基本单元&#xff0c;它由一个 Pod 和若干其它辅助对象组成。为了容易理解&#xff0c;你可以先把它简化为一个 Pod&#xff0c;下文中将统一使用实例这个名字。 InstanceSet 是一个通用 Workload API&#xff0c;负责…...

模型参数、模型存储精度、参数与显存

模型参数量衡量单位 M&#xff1a;百万&#xff08;Million&#xff09; B&#xff1a;十亿&#xff08;Billion&#xff09; 1 B 1000 M 1B 1000M 1B1000M 参数存储精度 模型参数是固定的&#xff0c;但是一个参数所表示多少字节不一定&#xff0c;需要看这个参数以什么…...

《从零掌握MIPI CSI-2: 协议精解与FPGA摄像头开发实战》-- CSI-2 协议详细解析 (一)

CSI-2 协议详细解析 (一&#xff09; 1. CSI-2层定义&#xff08;CSI-2 Layer Definitions&#xff09; 分层结构 &#xff1a;CSI-2协议分为6层&#xff1a; 物理层&#xff08;PHY Layer&#xff09; &#xff1a; 定义电气特性、时钟机制和传输介质&#xff08;导线&#…...

【JVM】- 内存结构

引言 JVM&#xff1a;Java Virtual Machine 定义&#xff1a;Java虚拟机&#xff0c;Java二进制字节码的运行环境好处&#xff1a; 一次编写&#xff0c;到处运行自动内存管理&#xff0c;垃圾回收的功能数组下标越界检查&#xff08;会抛异常&#xff0c;不会覆盖到其他代码…...

Golang dig框架与GraphQL的完美结合

将 Go 的 Dig 依赖注入框架与 GraphQL 结合使用&#xff0c;可以显著提升应用程序的可维护性、可测试性以及灵活性。 Dig 是一个强大的依赖注入容器&#xff0c;能够帮助开发者更好地管理复杂的依赖关系&#xff0c;而 GraphQL 则是一种用于 API 的查询语言&#xff0c;能够提…...

【快手拥抱开源】通过快手团队开源的 KwaiCoder-AutoThink-preview 解锁大语言模型的潜力

引言&#xff1a; 在人工智能快速发展的浪潮中&#xff0c;快手Kwaipilot团队推出的 KwaiCoder-AutoThink-preview 具有里程碑意义——这是首个公开的AutoThink大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;。该模型代表着该领域的重大突破&#xff0c;通过独特方式融合思考与非思考…...

leetcodeSQL解题:3564. 季节性销售分析

leetcodeSQL解题&#xff1a;3564. 季节性销售分析 题目&#xff1a; 表&#xff1a;sales ---------------------- | Column Name | Type | ---------------------- | sale_id | int | | product_id | int | | sale_date | date | | quantity | int | | price | decimal | -…...

Swagger和OpenApi的前世今生

Swagger与OpenAPI的关系演进是API标准化进程中的重要篇章&#xff0c;二者共同塑造了现代RESTful API的开发范式。 本期就扒一扒其技术演进的关键节点与核心逻辑&#xff1a; &#x1f504; 一、起源与初创期&#xff1a;Swagger的诞生&#xff08;2010-2014&#xff09; 核心…...

ABAP设计模式之---“简单设计原则(Simple Design)”

“Simple Design”&#xff08;简单设计&#xff09;是软件开发中的一个重要理念&#xff0c;倡导以最简单的方式实现软件功能&#xff0c;以确保代码清晰易懂、易维护&#xff0c;并在项目需求变化时能够快速适应。 其核心目标是避免复杂和过度设计&#xff0c;遵循“让事情保…...

Java编程之桥接模式

定义 桥接模式&#xff08;Bridge Pattern&#xff09;属于结构型设计模式&#xff0c;它的核心意图是将抽象部分与实现部分分离&#xff0c;使它们可以独立地变化。这种模式通过组合关系来替代继承关系&#xff0c;从而降低了抽象和实现这两个可变维度之间的耦合度。 用例子…...

uniapp 字符包含的相关方法

在uniapp中&#xff0c;如果你想检查一个字符串是否包含另一个子字符串&#xff0c;你可以使用JavaScript中的includes()方法或者indexOf()方法。这两种方法都可以达到目的&#xff0c;但它们在处理方式和返回值上有所不同。 使用includes()方法 includes()方法用于判断一个字…...