uds诊断功能寻址的服务码
时间: 2024-01-07 22:04:01 AIGC 浏览: 575
UDS诊断中，功能寻址使用的服务码通常是0x7DF，它是所有ECU都必须支持的通用诊断服务。当诊断工具向车辆发送诊断请求时，可以使用0x7DF作为目标地址，由车辆上的各个ECU来响应请求。
例如，当诊断工具需要读取某个ECU的故障码时，可以使用0x7DF作为目标地址，发送0x19服务码（读取故障码）以及相应的参数，所有支持该服务的ECU都会响应该请求，并返回自己的故障码。然后诊断工具再根据每个ECU返回的响应数据来进行诊断分析。
需要注意的是，不同的诊断工具和车辆厂商可能会在功能寻址上使用不同的服务码，因此具体使用需要参考相关的标准和文档。
相关问题
uds诊断功能寻址
### UDS诊断协议中的寻址功能实现与配置方法
UDS（Unified Diagnostic Services）是一种广泛应用于汽车电子系统的诊断通信协议，其核心之一在于支持不同的寻址方式来满足多样化的应用场景需求。以下是关于UDS诊断协议中寻址功能的具体实现与配置方法。
#### 物理寻址与功能寻址的定义
在UDS协议中，存在两种主要的寻址方式：物理寻址和功能寻址。
- **物理寻址**是指针对特定ECU（Electronic Control Unit）发送消息的方式。这种方式通常用于需要精确控制某个具体设备的操作场景。例如，在车辆维修过程中，技术人员可能希望只与某一特定模块进行交互[^1]。
- **功能寻址**则是指向一组具有相同功能的ECUs广播消息的一种机制。这种模式适用于那些不需要指定目标节点的情况，比如发起全局查询或者通知多个相关组件执行某项任务时非常有用。
#### 寻址方式的应用实例
下面展示了一个基于C语言编写的简单示例程序片段，该代码演示了如何利用`udsDiagService()`函数分别通过物理地址读取数据以及借助功能性地址完成写入动作：
```c
// 定义UDS诊断服务函数原型
void udsDiagService(uint8_t address, uint8_t service, uint8_t* data);
int main(){
uint8_t diagData[8]={0};
// 使用物理地址调用READ_DATA服务获取信息
udsDiagService(PHYSICAL_ADDRESS, READ_DATA, diagData);
// 利用功能地址设置WRITE_DATA参数至对应组成员上
udsDiagService(FUNCTIONAL_ADDRESS, WRITE_DATA, diagData);
}
```
上述例子清晰地体现了这两种不同类型的寻址手段的实际运用过程[^2]。
#### Service ID (SID) 的角色
每条UDS诊断命令都由一个字节长度的服务标识符(Service ID,SID)开头，它决定了当前指令所要履行的功能职责。就像CCP协议里的Command Code一样，SID用来表明此条诊断语句究竟打算做什么性质的工作[^3]。
#### 连接类型的影响因素
依据实际部署环境的不同，可以将UDS诊断分为两大类别的链接形式—在线诊断与远程诊断：
- 当采用本地硬连线方式进行通讯即为所谓的“在线诊断”，此时一般经由车上的OBD端口接入专用检测仪器来进行维护保养作业；
- 而如果跨越地理界限依靠无线网络技术达成跨区域协作，则属于“远程诊断”的范畴，这往往涉及到车载单元、云服务平台还有最终用户的多方协同配合才能顺利开展业务活动[^4]。
综上所述，无论是哪种具体的实施路径都需要合理规划好相应的寻址策略以便于准确无误地传达意图并获得预期反馈效果。
uds诊断功能寻址配置
### UDS诊断协议寻址配置方法及参数设置
#### 物理寻址与功能寻址的区别
在UDS（统一诊断服务）协议中，存在两种主要的寻址方式：物理寻址和功能寻址。对于拥有多个ECU（电子控制单元）的汽车网络而言，这两种寻址机制提供了不同的通信路径。
- **物理寻址**用于特定节点之间的直接一对一交互。这种方式下，每个消息都携带源地址和目标地址的信息，使得发送方能够精确指定接收者[^3]。
- **功能寻址**则允许向具有相同功能的一组设备广播指令而不必关心具体哪个成员回应。这意味着可以简化某些类型的查询操作，尤其是在不知道确切响应来源的情况下特别有用。
#### 功能寻址的应用场景
当涉及到大量ECUs时，使用功能寻址能显著提高效率并减少复杂度。例如，在初始化阶段或执行全局性的状态检查时，可以通过一次调用来收集所有相关组件的数据而无需单独访问每一个实体。
#### 配置流程概述
为了实现有效的功能寻址，通常需要完成以下几个方面的设定：
1. 定义好各个子系统的唯一标识符和服务ID (SID)，这有助于区分不同种类的服务请求；
2. 设置适当的CAN-ID范围来支持多播或多路传输特性；
3. 确定哪些类型的事件应该触发自动回复以及如何处理这些反馈信息。
```python
# Python伪代码展示基本的功能寻址逻辑
def configure_functional_addressing(ecus_list, service_id):
for ecu in ecus_list:
# 假设ecu对象有一个方法set_service_handler()用于注册服务处理器
ecu.set_service_handler(service_id)
configure_functional_addressing([ecu1, ecu2], 0x1A) # 示例：为两个ECU配置SID=0x1A的服务监听器
```
通过上述措施，可以在不影响现有架构的前提下引入更加灵活高效的通讯手段，从而更好地满足现代车辆日益增长的需求。
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研究Matlab影响下的神经数值可复制性
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#### 标题解读
标题为“matlab代码影响-neural-numerical-replicability:神经数值可复制性”，该标题暗示了研究的主题集中在Matlab代码对神经数值可复制性的影响。在神经科学研究中，数值可复制性指的是在不同计算环境下使用相同的算法与数据能够获得一致或相近的计算结果。这对于科学实验的可靠性和结果的可验证性至关重要。
#### 描述解读
描述中提到的“该项目”着重于提供工具来分析不同平台下由于数值不精确性导致的影响。项目以霍奇金-赫克斯利(Hodgkin-Huxley)型神经元组成的简单神经网络为例，这是生物物理神经建模中常见的模型，用于模拟动作电位的产生和传播。
描述中提及的`JCN_2019_v4.0_appendix_Eqs_Parameters.pdf`文件详细描述了仿真模型的参数与方程。这些内容对于理解模型的细节和确保其他研究者复制该研究是必不可少的。
该研究的实现工具选用了C/C++程序语言。这表明了研究的复杂性和对性能的高要求，因为C/C++在科学计算领域内以其高效性和灵活性而广受欢迎。
使用了Runge–Kutta四阶方法（RK4）求解常微分方程（ODE），这是一种广泛应用于求解初值问题的数值方法。RK4方法的精度和稳定性使其成为众多科学计算问题的首选。RK4方法的实现借助了Boost C++库中的`Boost.Numeric.Odeint`模块，这进一步表明项目对数值算法的实现和性能有较高要求。
#### 软件要求
为了能够运行该项目，需要满足一系列软件要求：
- C/C++编译器：例如GCC，这是编译C/C++代码的重要工具。
- Boost C++库：一个强大的跨平台C++库，提供了许多标准库之外的组件，尤其是数值计算相关的部分。
- ODEint模块：用于求解常微分方程，是Boost库的一部分，已包含在项目提供的文件中。
#### 项目文件结构
从提供的文件列表中，我们可以推测出项目的文件结构包含以下几个部分：
- **项目树源代码目录**：存放项目的主要源代码文件。
- `checkActualPrecision.h`：一个头文件，可能用于检测和评估实际的数值精度。
- `HH_BBT2017_allP.cpp`：源代码文件，包含用于模拟霍奇金-赫克斯利神经元网络的代码。
- `iappDist_allP.cpp` 和 `iappDist_allP.h`：源代码和头文件，可能用于实现某种算法或者数据的分布。
- `Makefile.win`：针对Windows系统的编译脚本文件，用于自动化编译过程。
- `SpikeTrain_allP.cpp` 和 `SpikeTrain_allP.h`：源代码和头文件，可能与动作电位的生成和传播相关。
- **人物目录**：可能包含项目成员的简介、联系方式或其他相关信息。
- **Matlab脚本文件**：
- `图1_as.m`、`图2_as.m`、`图2_rp`：这些文件名中的"as"可能表示"assembled"，而"rp"可能指"reproduction"。这些脚本文件很可能用于绘制图表、图形，以及对模拟结果进行后处理和复现实验。
#### 开源系统标签
标签“系统开源”指的是该项目作为一个开源项目被开发，意味着其源代码是公开的，任何个人或组织都可以自由获取、修改和重新分发。这对于科学计算来说尤为重要，因为开放代码库可以增进协作，加速科学发现，并确保实验结果的透明度和可验证性。
#### 总结
在理解了文件中提供的信息后，可以认识到本项目聚焦于通过提供准确的数值计算工具，来保证神经科学研究中模型仿真的可复制性。通过选择合适的编程语言和算法，利用开源的库和工具，研究者们可以确保其研究结果的精确性和可靠性。这不仅有助于神经科学领域的深入研究，还为其他需要高精度数值计算的科研领域提供了宝贵的经验和方法。
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1. Leaflet.Graticule插件的使用目的和功能：该插件的主要作用是在基于Leaflet.js库的地图上绘制经纬度网格线。这可以帮助用户在地图上直观地看到经纬度划分，对于地理信息系统（GIS）相关工作尤为重要。
2. 插件的构造函数和参数：`L.graticule(options)`是创建Graticule图层的JavaScript代码片段。其中`options`是一个对象，可以用来设置网格线的显示样式和间隔等属性。这表明了插件的灵活性，允许用户根据自己的需求调整网格线的显示。
3. interval参数的含义：`interval`参数决定了网格线的间隔大小，以度为单位。例如，若设置为20，则每20度间隔显示一条网格线；若设置为10，则每10度显示一条网格线。这一参数对于调节网格线密度至关重要。
4. style参数的作用：`style`参数用于定义网格线的样式。插件提供了自定义线的样式的能力，包括颜色、粗细等，使得开发者可以根据地图的整体风格和个人喜好来定制网格线的外观。
5. 实例化和添加到地图上的例子：提供了两种使用插件的方式。第一种是直接创建一个基本的网格层并将其添加到地图上，这种方式使用了插件的默认设置。第二种是创建一个自定义间隔的网格层，并同样将其添加到地图上。这展示了如何在不同的使用场景下灵活运用插件。
6. JavaScript标签的含义：标题中“JavaScript”这一标签强调了该插件是使用JavaScript语言开发的，它是前端技术栈中重要的部分，特别是在Web开发中扮演着核心角色。
7. 压缩包子文件的文件名称列表“Leaflet.Graticule-master”暗示了插件的项目文件结构。文件名表明，这是一个典型的GitHub仓库的命名方式，其中“master”可能代表主分支。通常，开发者可以在如GitHub这样的代码托管平台上找到该项目的源代码和文档，以便下载、安装和使用。
综上所述，可以得知，Leaflet.Graticule插件是一个专为Leaflet地图库设计的扩展工具，它允许用户添加自定义的经纬度网格线到地图上，以帮助进行地图的可视化分析。开发者可以根据特定需求通过参数化选项来定制网格线的属性，使其适应不同的应用场景。通过学习和使用该插件，可以增强地图的交互性和信息的传递效率。
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AMEF图像去雾技术：Matlab实现与应用
AMEF（Artificial Multi-Exposure Fusion）方法是一种用于图像去雾的技术，其核心思想是将多张曝光不足的图像融合成一张清晰无雾的图片。在讨论这个技术的Matlab实现之前，让我们先了解图像去雾和多重曝光融合的背景知识。
图像去雾技术的目标是恢复在雾中拍摄的图像的清晰度，增强图像的对比度和颜色饱和度，使得原本因雾气影响而模糊的图像变得清晰。这种技术在自动驾驶、无人机导航、视频监控、卫星图像处理等领域有着重要的应用。
多重曝光技术源自摄影领域，通过拍摄同一场景的多张照片，再将这些照片通过特定算法融合，获得一张综合了多张照片信息的图像。多重曝光融合技术在提高图像质量方面发挥着重要作用，例如增加图片的动态范围，提升细节和亮度，消除噪点等。
在介绍的AMEF去雾方法中，该技术被应用于通过人工创建的多重曝光图像进行融合，以产生清晰的无雾图像。由于单一图像在光照不均匀或天气条件不佳的情况下可能会产生图像质量低下的问题，因此使用多重曝光融合可以有效地解决这些问题。
在Matlab代码实现方面，AMEF的Matlab实现包括了一个名为amef_demo.m的演示脚本。用户可以通过修改该脚本中的图像名称来处理他们自己的图像。在该代码中，clip_range是一个重要的参数，它决定了在去雾处理过程中，对于图像像素亮度值的裁剪范围。在大多数实验中，该参数被设定为c=0.010，但用户也可以根据自己的需求进行调整。较大的clip_range值会尝试保留更多的图像细节，但同时也可能引入更多噪声，因此需要根据图像的具体情况做出适当选择。
AMEF方法的理论基础和实验过程均来自于Adrian Galdran在2018年发表于《信号处理》期刊的文章，题为“Image Dehazing by Artificial Multi-Exposure Image Fusion”。同时，该Matlab代码的融合部分的理论基础则来自于2007年Pacific Graphics会议记录中由Tom Mertens, Jan Kautz和Frank Van Reeth提出的工作，题目为“Exposure Fusion”。因此，如果读者在实际应用中使用了这段代码，适当的引用这些工作是必要的学术礼仪。
此外，标签“系统开源”表明了该项目遵循开源精神，允许研究者、开发者及用户自由地访问、使用、修改和共享源代码。这一特点使得AMEF方法具有广泛的可访问性和可扩展性，鼓励了更广泛的研究和应用。
从压缩包子文件的文件名称列表中，我们可以看到AMEF去雾方法的Matlab实现的项目名为“amef_dehazing-master”。这表明了这是一个有主分支的项目，其主分支被标识为“master”，这通常意味着它是项目维护者认可的稳定版本，也是用户在使用时应该选择的版本。
总的来说，AMEF去雾方法及其Matlab实现为图像处理领域提供了快速且有效的解决方案，能够在图像被雾气影响时恢复出高质量的清晰图像，这对于相关领域的研究和应用具有重要的意义。
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