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國六排放檢測對汽車CAN總線網絡數據依賴不斷增強

2020年03月03日舉報編輯打印
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CAN總線  OBD  
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國六排放檢測對汽車CAN總線網絡數據依賴不斷增強

隨著物聯網信息產業(yè)的發(fā)展,各項關鍵技術的突破,基于多網融合的智能網聯汽車開始進入人們的生活,車與人,車與車,車與智能終端,車與基礎設施,通過云服務、4G或5G網絡通信、大數據交換互聯在一起。車聯網技術極大的提高了人們的駕乘體驗,引發(fā)了生活方式的變革,是未來汽車的發(fā)展方向。

目前隨著越來越多的電子控制設備和電子控制單元(ECU)應用到汽車當中,各個電子設備及控制器在汽車運行過程中需要相互配合,電子設備模塊之間交流被架構成復雜的通信網絡,有的用CAN總線,有的用以太網。車載網絡規(guī)模的增大、車用電子設備數量增多,汽車上軟件運行的種類和數量也隨之加大,網絡信息安全問題隨之而來。

車聯網需要獲取汽車內外通信通路中的數據,向CAN總線訪問和采集報文,從而完善車載大數據系統,針對汽車進行全生命周期管理和總線數據研究。這些潛在的數據不是可以通過復制、粘貼就能實現,需要通過檢測、轉譯、運算、驗證等技術,采集車載 CAN總線信息在車聯網應用領域具有十分重要的意義。

目前智能網聯汽車中采用的車載CAN網絡數據,平臺需要對其存在的可重放、可采集、可分析、可存儲,不少領域都想要做成汽車或者移動源的黑匣子,必須要進入汽車CAN總線實現實時的數據報文采集,進行深入的分析和解剖,分析車載 CAN 總線數據在未來無人駕駛、自動駕駛、智能駕駛、管理及研究意義,委托第三方公司,比如中汽中心、速銳得等機構,針對車載 CAN 總線進行數據采集,采集CAN總線報文信息,以達到數據采集和遠程管控的目的。

其實例演示如下:

數據項:尿素液位

對于數據場內的**位數9B(十六進制),查CANTEST DBC表格可知,其代表的為尿素液位信號,由DBC文件可以其**終的轉化關系為:

●9B(十六進制)=155(十進制)

●尿素液位=(155*0.4%)+0=62 %

 

數據項:尿素溫度

對于數據場內的位數據41(十六進制),查DBC可知,其代表的為尿素溫度信號,其轉化關系關系為:

●41(十六進制)=65(十進制)

●尿素溫度=(65*1)+(-40)=25℃

 

數據項:尿素液位高度

對于數據場內的第三位和第四位,查DBC可知其代表為尿素液位高度信息,其**終的轉化關系為:

●第三位80(低8位)與第四位07(高8位)數據組合為0780(十六進制)=1920(十進制)

●尿素液位高度=(1920*0.1)+0=192mm

 

數據項:尿素濃度

對于數據場內的**位數80(十六進制),查DBC表格可知,其代表的為尿素濃度信號,其轉化關系為:

●80(十六進制)=128(十進制)

●尿素濃度=(128*0.25%)+0=32 %

類似常用的車速、轉速、水溫、電壓、剩余油量、車架號、轉向信息、剎車、油門、手剎狀態(tài)、燈光、檔位、雨刮、座椅、排氣閥門、水泵,動力電池等等都可以通過CAN協議、LIN協議、BSD協議進行數據采集和轉化,不分汽油車、柴油車、新能源車型。

目前,通過多年的積累,已經取得的成果:

1)在研究分析車載 CAN 網絡通信協議的基礎上,利用 CAN 網絡報文及品牌規(guī)律設計有效的采集方法。速銳得利用正向、逆向技術分析 CAN 報文數據包,破解車載CAN報文指令信息,以達到控制汽車的目的。車載 CAN 網絡不同于傳統的計算機網絡,其數據包沒有計算機網絡IP數據包那樣的源地址和目的地址。需要根據 CAN 報文數據包結構的特點,提出了運算檢測模型框架,分別從報文標識位ID和報文數據字位進行檢測與適配,能夠較為全面的檢測針對車載CAN 網絡的數據采集。

2)針對CAN報文標識位 ID,提出了基于特征和信息檢測系統。通過檢測 CAN 總線中不同報文ID的概率分布,例如高速CAN和低速CAN上的ID排位及變化,計算車載CAN總線的信息位置及速率適配,采集精準的CAN總線的數據信息。

同時將正常總線中的 CAN ID 列為白名單獨立分析,識別總線中變化出現的CAN ID的特征。實車測試及仿真實驗結果顯示,基于汽車CAN總線和特征結合的適配檢測策略能有效的檢測和驗證CAN總線數據、大量發(fā)動機數據高于車身及低頻控制單元數據。

3)針對車載總線CAN報文數據位,提出了基于支持偏移量及轉換運算檢測系統。根據數據位的特點,將車載總線報文數據位劃分的8個特征,結合支持偏移量及轉換運算檢測系統的檢測方法,將正常數據報文與變化數據報文區(qū)分開來。

實車及仿真實驗結果顯示,基于支持偏移量及轉換運算的檢測系統對總線報文數據的精準獲取有很好的檢測適配效果。

車聯網作為新興研究領域,在車載CAN總線數據挖掘、功能適配、異常報警、資產管理等方面做了一些初步探索,其數據成果為車載CAN總線在大數據應用的進一步深入研究和應用提供了重要的數據基礎。

 

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