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…...

第19节 Node.js Express 框架

Express 是一个为Node.js设计的web开发框架&#xff0c;它基于nodejs平台。 Express 简介 Express是一个简洁而灵活的node.js Web应用框架, 提供了一系列强大特性帮助你创建各种Web应用&#xff0c;和丰富的HTTP工具。 使用Express可以快速地搭建一个完整功能的网站。 Expre…...

C++:std::is_convertible

C++标志库中提供is_convertible,可以测试一种类型是否可以转换为另一只类型: template <class From, class To> struct is_convertible; 使用举例: #include <iostream> #include <string>using namespace std;struct A { }; struct B : A { };int main…...

【WiFi帧结构】

文章目录 帧结构MAC头部管理帧 帧结构 Wi-Fi的帧分为三部分组成&#xff1a;MAC头部frame bodyFCS&#xff0c;其中MAC是固定格式的&#xff0c;frame body是可变长度。 MAC头部有frame control&#xff0c;duration&#xff0c;address1&#xff0c;address2&#xff0c;addre…...

无法与IP建立连接,未能下载VSCode服务器

如题&#xff0c;在远程连接服务器的时候突然遇到了这个提示。 查阅了一圈&#xff0c;发现是VSCode版本自动更新惹的祸&#xff01;&#xff01;&#xff01; 在VSCode的帮助->关于这里发现前几天VSCode自动更新了&#xff0c;我的版本号变成了1.100.3 才导致了远程连接出…...

【单片机期末】单片机系统设计

主要内容&#xff1a;系统状态机&#xff0c;系统时基&#xff0c;系统需求分析&#xff0c;系统构建&#xff0c;系统状态流图 一、题目要求 二、绘制系统状态流图 题目&#xff1a;根据上述描述绘制系统状态流图&#xff0c;注明状态转移条件及方向。 三、利用定时器产生时…...

Springcloud:Eureka 高可用集群搭建实战(服务注册与发现的底层原理与避坑指南)

引言&#xff1a;为什么 Eureka 依然是存量系统的核心&#xff1f; 尽管 Nacos 等新注册中心崛起&#xff0c;但金融、电力等保守行业仍有大量系统运行在 Eureka 上。理解其高可用设计与自我保护机制&#xff0c;是保障分布式系统稳定的必修课。本文将手把手带你搭建生产级 Eur…...

C++.OpenGL (10/64)基础光照(Basic Lighting)

基础光照(Basic Lighting) 冯氏光照模型(Phong Lighting Model) #mermaid-svg-GLdskXwWINxNGHso {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-GLdskXwWINxNGHso .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-GLd…...

MySQL 8.0 OCP 英文题库解析(十三)

Oracle 为庆祝 MySQL 30 周年&#xff0c;截止到 2025.07.31 之前。所有人均可以免费考取原价245美元的MySQL OCP 认证。 从今天开始&#xff0c;将英文题库免费公布出来&#xff0c;并进行解析&#xff0c;帮助大家在一个月之内轻松通过OCP认证。 本期公布试题111~120 试题1…...

IoT/HCIP实验-3/LiteOS操作系统内核实验(任务、内存、信号量、CMSIS..)

文章目录 概述HelloWorld 工程C/C配置编译器主配置Makefile脚本烧录器主配置运行结果程序调用栈 任务管理实验实验结果osal 系统适配层osal_task_create 其他实验实验源码内存管理实验互斥锁实验信号量实验 CMISIS接口实验还是得JlINKCMSIS 简介LiteOS->CMSIS任务间消息交互…...

Rapidio门铃消息FIFO溢出机制

关于RapidIO门铃消息FIFO的溢出机制及其与中断抖动的关系&#xff0c;以下是深入解析&#xff1a; 门铃FIFO溢出的本质 在RapidIO系统中&#xff0c;门铃消息FIFO是硬件控制器内部的缓冲区&#xff0c;用于临时存储接收到的门铃消息&#xff08;Doorbell Message&#xff09;。…...