活动介绍

5.3 帧类型 用于CAN通信的数据帧格式必须符合ISO11898-1标准。在通信矩阵中定义了各个ECU的数据帧(由标识符决定)。 发送方和接收方的要求如下所示:发送方 对于一帧报文,只允许一个ECU发送,其他所有ECU都不能发送此数据帧。接收方 如果通信矩阵定义了一帧报文的接收方,那么接收方必须正确接收并处理此报文。不是接收数据帧的 ECU,应被忽略。 在通信矩阵中须定义数据帧的数据长度(DLC)。其他未定义的标识符和DLC不应发送。这可确保 DLC 等于通信矩阵中定义的数据域长度。 CAN 通信应该使用11位ID格式的标准帧,不使用扩展帧和远程帧。 当ECU 接收到 DLC不同于预定义的数据帧或接收到扩展帧/远程帧时,应忽略该报文,并对CAN总线不产生任何影响。

时间: 2025-08-28 18:10:04 AIGC 浏览: 13
<think>好的,我现在需要处理用户关于CAN通信数据帧格式的问题。首先,我得回顾一下用户提供的引用内容,看看哪些信息相关。引用1提到了ISO 11898-1标准中的DLC值对应数据长度,比如DLC为9时是12字节。引用2详细描述了标准帧和扩展帧的区别,包括标识符长度、IDE位的处理、各个字段的作用。引用3则解释了远程帧和数据帧的关系,远程帧用于请求数据。 用户的问题集中在ISO 11898-1标准下的数据帧格式,发送接收规范,涉及标识符、DLC、11位ID标准帧、扩展帧和远程帧。我需要将这些信息整合起来,结构清晰地回答。 首先,数据帧的基本结构需要分段说明,比如帧起始、仲裁段、控制段、数据段等。标准帧和扩展帧的区别是关键,特别是标识符长度和IDE位的不同。DLC部分要提到其4位长度和对应的数据字节数,可能还需要提到ISO标准中DLC的特殊情况,比如DLC为9时对应的12字节。 然后,发送接收规范方面,要提到优先级判断、错误处理、远程帧的响应机制。引用3提到远程帧由目标节点发送,源节点响应数据帧,这部分需要包括进去。同时,引用2中的IDE位在标准帧和扩展帧中的显性和隐性状态也要说明。 另外,需要注意用户提到的ECU发送接收规范,可能涉及错误处理、帧间隔时间等,比如引用1中的DLC错误处理和引用2中的IFS(帧间空间)。这些细节要确保准确,避免错误。 最后,生成相关问题时,要考虑用户可能的后续疑问,比如DLC编码细节、扩展帧的应用场景、错误处理机制等,确保问题覆盖用户可能感兴趣的方向。 需要检查是否有遗漏的部分,比如是否明确区分了标准帧和扩展帧的结构,是否涵盖了远程帧的工作流程,以及各字段的具体作用是否解释清楚。同时,确保使用正确的中文术语,避免翻译错误,比如“显性”和“隐性”对应dominant和recessive的正确翻译。 现在组织内容,先介绍数据帧的总体结构,再分点详细说明每个部分,接着讨论标准帧与扩展帧的区别,发送接收规范,最后是远程帧的作用。确保每个部分都有引用支持,并在适当的位置添加引用标识。</think>### CAN通信数据帧格式及规范解析(ISO 11898-1标准) #### 一、数据帧基础结构 CAN数据帧由以下字段构成: 1. **帧起始(SOF)**:1位显性电平,标志帧开始[^2]。 2. **仲裁段**: - **标识符(Identifier)**:11位(标准帧)或29位(扩展帧),决定消息优先级(数值越小优先级越高)。 - **SRR位**(扩展帧特有):固定隐性电平,用于兼容标准帧[^2]。 - **IDE位**:显性表示标准帧,隐性表示扩展帧[^2]。 3. **控制段**: - **RTR位**:显性表示数据帧,隐性表示远程帧[^2]。 - **DLC(Data Length Code)**:4位编码,定义数据段长度(0-8字节,CAN FD扩展至64字节)[^1]。 4. **数据段**:0-8字节有效载荷(标准CAN),由DLC值决定。 5. **CRC段**:15位校验码+1位定界符,用于错误检测。 6. **ACK段**:2位确认字段,接收节点置显性表示接收成功[^2]。 7. **帧结束(EOF)**:7位隐性电平,标志帧终止。 #### 二、标准帧 vs 扩展帧 | 特性 | 标准帧(CAN 2.0A) | 扩展帧(CAN 2.0B) | |---------------|-------------------|-------------------| | 标识符长度 | 11位 | 29位(11+18位扩展) | | IDE位状态 | 显性 | 隐性 | | SRR位 | 不存在 | 隐性 | | 最大数据长度 | 8字节 | 8字节 | #### 三、发送接收规范 1. **优先级仲裁**:总线空闲时,标识符数值最小的帧优先发送。 2. **DLC编码规则**: - DLC值0-8对应0-8字节数据 - DLC值9-15保留(CAN FD中DLC=9对应12字节)[^1] 3. **远程帧**: - RTR位为隐性,无数据段 - 用于请求其他节点发送相同ID的数据帧[^3] 4. **错误处理**: - CRC校验失败时自动重传 - DLC与数据长度不匹配视为格式错误[^1] 5. **帧间隔(IFS)**:最小3位时间间隔,确保节点处理时间[^2]。 #### 四、ECU设计要求 1. **双格式支持**:ECU需兼容标准帧和扩展帧的收发[^2]。 2. **滤波机制**:通过掩码过滤无关标识符,降低CPU负载。 3. **时序同步**:需满足总线波特率误差范围(通常±1%以内)。 ```c // 示例:标准帧数据结构(伪代码) struct StandardCANFrame { uint16_t id; // 11位标识符 uint8_t dlc; // 4位DLC uint8_t data[8]; // 数据域 uint8_t crc; // CRC校验 }; ```
阅读全文

相关推荐

最新推荐

recommend-type

详解Tensorflow数据读取有三种方式(next_batch)

在TensorFlow中,数据读取是构建深度学习模型的关键步骤,因为神经网络需要大量数据进行训练。本篇文章主要探讨了TensorFlow数据读取的三种方式:预加载数据、通过Python喂数据以及直接从文件中读取。每种方法都有其...
recommend-type

ISO/IEC 14882:2020(E) Programming languages — 2020-12

总的来说,ISO/IEC 14882:2020(E)为C++编程提供了全面的规范,不仅定义了语言的语法,还包含了实现的指导原则和标准,确保了C++作为一种强大、一致且可靠的编程语言在全球范围内的应用。这个标准对于任何想要深入...
recommend-type

基于3GPP TS 36.521-1 规范 使用CMW500 测量LTE 终端射频性能应用文档 .pdf

为了确保这些终端设备符合国际标准,3GPP(Third Generation Partnership Project)制定了详细的测试规范,其中3GPP TS 36.521-1就是针对LTE终端射频性能测试的重要文档。本应用文档详细阐述了如何利用R&S CMW500综...
recommend-type

中文翻译Introduction to Linear Algebra, 5th Edition 5.3节

首先,矩阵的逆 \( A^{-1} \) 可以通过转置矩阵 \( C^T \) 除以矩阵 \( A \) 的行列式 \( det(A) \) 来获得。换句话说,\( (A^{-1})_{ij} \) 等于 \( A \) 的 \( j \) 行 \( i \) 列的代数余子式 \( C_{ji} \) 除以 ...
recommend-type

关于 YOLOv9、YOLOv7 与 YOLO-RD 的麻省理工学院许可证说明

资源下载链接为: https://pan.xunlei.com/s/VOZ3R84LfqXL7NZvs0owVUnpA1?pwd=pkqd 文档状态:开发中(WIP) 许可证:MIT 许可证 欢迎了解 YOLOv7、YOLOv9 与 YOLO-RD 的正式落地实现。本存储库包含完整代码库、预训练模型,以及 YOLOv9 的训练与部署详细说明。简而言之,这是官方 YOLO 模型的实现,且基于 MIT 许可证开源。 各模型亮点: 上述为基础示例,更多自定义细节可参考笔记本文件及低级修改指南。 [1] YOLOv7:可训练的免费包为实时物体探测器设定了新的技术水平 [2] YOLOv9:使用可编程梯度信息学习你想学的东西 [3] YOLO-RD:通过检索词典向 YOLO 引入相关和紧凑的显式知识
recommend-type

LASSO-CV与ADMM算法在R语言中的实现

标题:“thesis_admm_lasso-lassocv.glmnet”和描述中的“thesis_admm_lasso-lassocv.glmnet”暗示了本文档与R语言、ADMM(交替方向乘子法)、Lasso回归、Lasso交叉验证和Glmnet包有关。首先,我们将从这些关键词开始探讨,接着分析文件名“thesis_admm_lasso-lassocv.glmnet-main”。 ### 1. R语言 R是一种用于统计计算和图形的语言及环境。它广泛应用于数据挖掘、统计分析、报告撰写和图形展示。R语言有强大的社区支持,提供了大量用于数据分析的包,如Glmnet。 ### 2. ADMM(交替方向乘子法) ADMM是解决大规模优化问题的一种算法,特别适用于分布式计算和大规模问题。它将一个大问题分解为几个较小的子问题,这些子问题可以独立求解,然后交替地更新解。ADMM在处理稀疏编码、压缩感知和网络优化等问题时非常有效。Lasso回归和其他稀疏模型中,ADMM常用来求解优化问题。 ### 3. Lasso回归 Lasso回归(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)是一种回归分析方法,它通过引入L1正则化项对模型的参数进行约束,使得一些系数变为零,从而实现模型的稀疏性,帮助进行特征选择。Lasso回归是解决过拟合问题的常用手段,适用于特征选择和回归问题。 ### 4. Lasso交叉验证 为了得到一个泛化能力较强的Lasso模型,通常需要对模型参数进行选择,而交叉验证是进行模型选择的常用方法。Lasso交叉验证包括在不同的训练集和验证集上评估模型的性能,选择最佳的正则化参数lambda。这可以防止模型过度依赖特定的训练数据,从而在未知数据上具有更好的泛化性能。 ### 5. Glmnet包 Glmnet是R中用于拟合Lasso回归模型的包,它支持L1和L2正则化的广义线性模型。Glmnet实现了一种高效的坐标下降算法来解决Lasso和Elastic Net问题。Glmnet包在数据挖掘、生物信息学和统计学等多个领域有着广泛的应用。 ### 综合分析文件名“thesis_admm_lasso-lassocv.glmnet-main” 文件名暗示了一个以R语言完成的学术论文,研究了应用ADMM算法在Lasso回归模型中进行交叉验证的问题。这个论文可能展示了如何使用Glmnet包来处理大规模数据集,并且讨论了在模型训练过程中正则化参数的选择问题。ADMM算法可能被用来加速Lasso回归模型的训练过程,尤其是当数据集非常庞大时。 在这篇论文中,可能会讨论以下内容: - 如何运用ADMM算法优化Lasso回归模型的求解过程。 - 使用Lasso交叉验证方法来选择最佳的正则化参数。 - 对比传统的Lasso回归算法和使用ADMM优化后的算法在效率和准确性上的差异。 - 分析模型在不同数据集上的性能,包括过拟合情况和预测能力。 - 探讨Glmnet包的使用经验,以及如何通过该包来实现ADMM算法的整合和模型的训练。 - 论文可能还包含了对相关数学理论的深入讲解,例如稀疏模型的理论基础、交叉验证的数学原理以及ADMM算法的收敛性分析等。 总结来说,该文件可能是关于使用R语言和Glmnet包对大规模数据集执行Lasso回归,并运用ADMM算法以及交叉验证技术来优化模型的学术研究。这份研究可能对数据分析、机器学习和统计建模的专家具有较大的参考价值。
recommend-type

数据挖掘:概念、任务与挑战

# 数据挖掘:概念、任务与挑战 ## 一、数据挖掘中的关键分析方法 ### 1.1 异常检测 异常检测是识别数据集中不符合常规模式的数据点的过程。例如,如果数据集中的数字范围在 5 到 7 之间,那么数字 11 就是一个异常值。数据科学家和分析师会对异常检测产生好奇,因为他们想知道这种不规则性是否是由风险或欺诈引起的。他们会对数据进行更深入的分析,并将信息传递给安全团队,以便修复系统中的漏洞。异常检测不仅能让企业了解系统是否存在缺陷,还能帮助企业理解业务策略某些方面失败的原因。在处理大量数据时,尤其是在数据挖掘过程中,小范围的异常情况是不可避免的,这些异常有时是数据模式的偏差,有时则是完全随
recommend-type

口语化一点,我是用来面试的

以下是一些用于面试的口语化Vue知识: ### Vue基础 Vue是一个用于构建用户界面的渐进式JavaScript框架。它的核心库只关注视图层,很容易与其它库或已有项目整合。和其它大型框架不同,Vue 被设计为可以自底向上逐层应用。简单来说,你可以用它来做小的交互组件,也可以用它来构建大型单页面应用。 ### 响应式原理 Vue的响应式原理主要是基于Object.defineProperty()方法。当一个Vue实例创建时,Vue会遍历data选项中的所有属性,使用Object.defineProperty()将这些属性转换为getter/setter。这样,当这些属性的值发生变化时,V
recommend-type

Coursera课程项目:开发数据产品周总结

### 知识点详细解析 #### 标题解析 - **开发数据产品周4**:本标题说明了内容的范围和特定的学习周次。结合描述内容,可以推断这是一个课程项目,重点在于如何开发数据产品,并且是特定于“开发数据产品”课程的第四周所涉及的内容。 #### 描述解析 - **本演示文稿和相关的Shiny应用程序总结了Coursera课程:开发数据产品**:这部分内容告诉我们该文件是关于如何使用Shiny应用程序来总结和展示“开发数据产品”课程的学习成果。Shiny是R语言的一个开源Web应用程序框架,用于创建交互式的数据可视化和Web应用程序。 - **该项目包括**: - **本演示文稿,提供概述,代码示例和链接**:这里提到的演示文稿可能是用于向观众解释项目概念和具体实施步骤的PPT文件或者网页文档,其中包含代码示例和项目中所使用的资源链接。 - **Shinyapp.io上托管的Shiny应用程序**:Shinyapp.io是RStudio公司提供的一个在线平台,允许用户免费托管和分享Shiny应用程序。这说明项目成果可以通过这个平台被访问。 - **通过github托管的相应源代码**:GitHub是一个代码托管平台,支持版本控制和协作,用户可以在上面找到源代码以及相关的代码版本历史。 - **用户界面示例**:这部分描述可能是在讲述如何设计和实现一个用户友好的界面,这是Shiny应用程序开发中的一个重要环节。 - **服务器**:在Shiny应用中,服务器部分负责处理客户端发出的请求,执行相应的R代码,并将结果返回给用户界面。这可能涉及到使用`reactive`表达式和相关的数据处理技术。 - **library( plotly )**:这是R语言中的一个库,专门用于创建交互式图表,用户可以缩放、点击和悬停,以获取更多信息。 - **library( colourpicker )**:该库为R用户提供了一个颜色选择器界面,用于数据可视化中选择颜色。 - **library( ggplot2 )**:ggplot2是R中一个非常流行的绘图系统,用于创建复杂的图形层。 - **library( gapminder )**:这个库提供了一个用于数据可视化的数据集,通常包含世界各国的统计数据。 - **library( shinycustomloader )**:这可能是一个自定义库,用于在Shiny应用中添加自定义加载器,以改善用户体验,特别是在数据处理或加载耗时较长时。 - **library( DT )**:DT是一个用于创建交互式表格的R包,可以实现排序、搜索和翻页等功能。 - **server &lt;- function ( input , output )**:这是定义Shiny应用服务器端逻辑的标准方式,其中`reactive`用于创建响应式表达式,根据用户的输入动态生成数据输出。 #### 标签解析 - **HTML**:标签可能表示文档中涉及到了HTML技术,这可能包括在Shiny应用程序用户界面中使用的HTML代码,或是描述Shiny应用中通过HTML输出的内容。 #### 压缩包子文件的文件名称列表解析 - **Developing-Data-Products-week-4-master**:文件名表明这是一个与“开发数据产品”课程的第四周相关的主项目文件。这可能是包含了所有项目相关文件的主目录,包括演示文稿、源代码、Shiny应用的代码等。 ### 总结 该文件是关于“开发数据产品”课程项目第四周的总结。项目核心内容包括一个演示文稿,通过Shinyapp.io托管的交互式Shiny应用程序,以及通过GitHub托管的源代码。演示文稿详细介绍了如何利用R语言及其相关的库(plotly、colourpicker、ggplot2、gapminder、shinycustomloader、DT)来构建一个数据产品。具体的技术实现涉及到设计用户界面、编写服务器端逻辑、使用各种数据可视化技术,并且考虑到用户体验的优化,如添加加载动画等。此外,内容还涉及到了HTML的使用,可能与Shiny应用的界面布局和内容展示有关。整个项目是一个完整的数据产品开发案例,从概念设计到实际应用都进行了详细的演示和讲解。
recommend-type

数据科学:统计知识与技能要求全解析

### 数据科学:统计知识与技能要求全解析 #### 1. 数据科学中的统计概念 数据科学并非全新概念,多数统计学家可胜任数据科学家一职。数据科学广泛运用统计学概念,因其是处理和解读数据集信息的最佳工具。若想掌握数据科学并成为该领域专家,需深入学习统计学知识。数据科学中重要的统计方面包括描述性统计和推断性统计。 ##### 1.1 描述性统计 描述性统计旨在通过数值表示或图表,对数据进行定量总结,便于轻松读取数据。需学习的相关主题如下: - **正态分布**:也称为高斯分布,是统计学中常用的连续分布。符合正态分布的数据集在图表上呈现为钟形曲线,数据点在曲线中心达到峰值,代表数据集的中心。当