can数据接收流程

Jennypan2009 2015-04-08 10:14:19

cpu : stm32
用的是cpu内部的CAN控制器，用的是库函数编程。

数据接收要求9个报文（用滤波器处理），设了接收中断、满中断、溢出中断。

10ms读取数据一次。

接收中断处理流程：中断响应后，若是接收中断，读取fifo中的数据，释放fifo。若是满中断或溢出中断读3次数据，释放fifo。

CAN线程：10ms 有数据读出，则处理数据，没有则返回。

现在的问题，常会漏数据，报文的发送周期10ms~5s.

在can数据接收或中断处理上是否可以优化。改善数据接收效率或可以加大读取数据周期。

我也考虑了另一个方案，就是每次采样读出9个报文后再退出流程。

请教大牛们！！

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dceacho 2015-04-08

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fifo中的数据读到一个riingbufer 里, 然后新建一线程专门处理ringbufer

本课程从汽车CAN报文帧种类与帧格式解析入手，讲解CAN总线竞争与仲裁机制、ECU节点状态与错误处理机制，最后为工程师们介绍汽车测试必备功能，以及CAN分析仪常用功能有哪些（信号解析，仪表盘显示，线图功能，报文自动化脚本...）

课程从介绍什么是CAN XL开始，讲解CAN XL的基本通信特点以及现阶段CAN XL发展进程与面临的难点，进阶说明是谁在背后推动CAN XL前进，最后举例说明CAN XL的应用场景与未来。

课程以CAN一致性测试概述作为基础，讲解物理层测试内容与基本方法、数据链路层测试内容与基本方法、交互层测试内容与基本方法、网络容错性测试内容与基本方法、诊断测试内容。

本节属于《跟朱老师学智能网联汽车开发系列课程》的第2季《智能网联汽车开发核心课程》第4部分的第4个课程，本课程主要讲解CAN总线的数据链路层标准ISO11898-1-2015，该标准中详细规定了CAN总线数据链路层的各种细节，尤其是MAC层数据帧的诸多细节。学习本课程后将深度掌握CAN数据帧的一手资料和标准，有能力去分析解决CAN总线相关的各种棘手问题。智能网联汽车未来十年最值得期待的风口。综合叠加了电动汽车替代传统燃油汽车、自动驾驶辅助甚至替代人工驾驶、传统汽车座舱升级智能座舱、整车和零部件乃至产业链的国产自主可控化等发展趋势。AI、IoT、云计算、大数据、芯片和半导体、操作系统、5G等国家重点发展的“硬科技”，都和智能网联汽车有很紧密的关系。所以除了传统车企外，涌现了“蔚小理”这样的造车新势力，引入了Tesla这样的鲶鱼，又吸引了华为、百度、大疆、小米这样的中国高科技以及互联网巨头。智能网联汽车相较于传统汽车来说，最大的变化是：整车的核心技术和竞争点从机械技术转向了计算机技术。所以从车企到tire1等汽车产业链上下游，都将注意力转向了“车载计算机及其相关技术”的研究和实践。域控制器、hypervisor、车载以太网、SOME/IP、DoIP、SOA、AGL和QNX、OTA、C-V2X、AutoSAR CP和AP、ROS、SLAM、激光雷达、超声波雷达、毫米波雷达、深度相机、传感器前融合后融合、ADAS、AR-HUD、智能驾驶算法、算力平台、英伟达Xavier和Orin、高通骁龙8155和Ride、华为MDC、地平线征程3和征程5、MobileEye EyeQ5、TI TDA4、 NXP S32G等等，以上列出了一些关心汽车行业的人经常会看到听到的“关键词”。这些都是实现智能网联汽车所需要的关键技术，也是汽车行业工作者形成行业竞争力，试图去理解和分析行业发展趋势的关键技术底蕴。但是客观上智能网联汽车涉及到的技术杂、学科多、内容深，而且本身这些技术都在快速发展演变，这就造成了学习困难、不成体系。这对于传统汽车行业的“老人”，以及有兴趣进入智能汽车行业的“新人”来说，都是很大的障碍和挑战，急需解决方案。本训练营及课程体系就是为解决这个问题。我们将通过系统化的课程，全面覆盖智能网联汽车的“车端”新技术（就是前段中列出的那些关键词），控制深度深入浅出的讲解相关原理和概念、分析相关技术发展趋势。最终目标是希望大家有一定深度的理解智能网联汽车的原理和相关技术，能从整体上认知智能网联汽车这个产品，具备行业趋势的分析研判能力，具备行业上下游之间或者模块与模块之间的沟通能力，帮助大家在智能网联汽车获取核心竞争力，助力个人发展。

本节属于《跟朱老师学智能网联汽车开发系列课程》的第2季《智能网联汽车开发核心课程》第4部分的第2个课程，本课程主要讲解CAN总线的物理层技术细节，如CAN传输线的开环闭环和网络拓扑，CAN总线显性电平和隐性电平，CAN的仲裁帧、帧ID和优先级，CAN总线从速率上的分类：低速CAN，高速CAN，CANFD，CANXL等。CAN的抗干扰和隔离设计、CAN的采样点配置原理和相关计算。学完本课程即可彻底掌握CAN总线的物理层，为后续继续学习CAN数据链路层打好基础。智能网联汽车未来十年最值得期待的风口。综合叠加了电动汽车替代传统燃油汽车、自动驾驶辅助甚至替代人工驾驶、传统汽车座舱升级智能座舱、整车和零部件乃至产业链的国产自主可控化等发展趋势。AI、IoT、云计算、大数据、芯片和半导体、操作系统、5G等国家重点发展的“硬科技”，都和智能网联汽车有很紧密的关系。所以除了传统车企外，涌现了“蔚小理”这样的造车新势力，引入了Tesla这样的鲶鱼，又吸引了华为、百度、大疆、小米这样的中国高科技以及互联网巨头。智能网联汽车相较于传统汽车来说，最大的变化是：整车的核心技术和竞争点从机械技术转向了计算机技术。所以从车企到tire1等汽车产业链上下游，都将注意力转向了“车载计算机及其相关技术”的研究和实践。域控制器、hypervisor、车载以太网、SOME/IP、DoIP、SOA、AGL和QNX、OTA、C-V2X、AutoSAR CP和AP、ROS、SLAM、激光雷达、超声波雷达、毫米波雷达、深度相机、传感器前融合后融合、ADAS、AR-HUD、智能驾驶算法、算力平台、英伟达Xavier和Orin、高通骁龙8155和Ride、华为MDC、地平线征程3和征程5、MobileEye EyeQ5、TI TDA4、 NXP S32G等等，以上列出了一些关心汽车行业的人经常会看到听到的“关键词”。这些都是实现智能网联汽车所需要的关键技术，也是汽车行业工作者形成行业竞争力，试图去理解和分析行业发展趋势的关键技术底蕴。但是客观上智能网联汽车涉及到的技术杂、学科多、内容深，而且本身这些技术都在快速发展演变，这就造成了学习困难、不成体系。这对于传统汽车行业的“老人”，以及有兴趣进入智能汽车行业的“新人”来说，都是很大的障碍和挑战，急需解决方案。本训练营及课程体系就是为解决这个问题。我们将通过系统化的课程，全面覆盖智能网联汽车的“车端”新技术（就是前段中列出的那些关键词），控制深度深入浅出的讲解相关原理和概念、分析相关技术发展趋势。最终目标是希望大家有一定深度的理解智能网联汽车的原理和相关技术，能从整体上认知智能网联汽车这个产品，具备行业趋势的分析研判能力，具备行业上下游之间或者模块与模块之间的沟通能力，帮助大家在智能网联汽车获取核心竞争力，助力个人发展。

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