零基础入门AUTOSAR网络管理

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    创建一个适合初学者的AUTOSAR网络管理教学项目。要求:1. 简化状态机实现(只需包含NM-Off和NM-On状态) 2. 基础报文收发示例 3. 可视化状态转换图 4. 详细的代码注释和操作指南。使用C语言实现,附带学习路线图。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

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最近在学习AUTOSAR的网络管理模块,发现很多资料对新手不太友好,要么太理论化,要么代码实现太复杂。于是自己动手整理了一个简化版的教学项目,用最直观的方式帮助理解核心逻辑。以下是具体实现思路和经验总结。

1. 理解AUTOSAR网络管理的基本概念

AUTOSAR网络管理(NM)主要协调ECU节点的睡眠与唤醒。想象一下:当汽车熄火时,如何让所有电子设备有序进入低功耗状态?这就是NM模块的核心任务。它通过周期性发送"心跳"报文(NM报文)来维持网络通信,当没有通信需求时协调各节点进入休眠。

2. 简化状态机设计

实际AUTOSAR规范包含多个状态(如Bus-Sleep、Ready-Sleep等),但初学者只需掌握两个基础状态:

  • NM-Off状态:节点未参与网络管理,相当于"关机"模式
  • NM-On状态:节点活跃状态,定期发送/接收NM报文

状态转换逻辑: 1. 上电后默认进入NM-On状态 2. 收到休眠指令或超时无通信时切换至NM-Off 3. 唤醒事件(如CAN报文)触发回到NM-On

3. 报文收发实现要点

CAN总线上的NM报文通常包含: - 控制位(指示睡眠请求等) - 节点ID - 校验信息

基础实现步骤: 1. 初始化CAN控制器 2. 配置NM报文ID和周期(如1秒) 3. 在NM-On状态下定时发送报文 4. 接收其他节点的NM报文时重置定时器

4. 可视化状态转换工具

为了更直观理解,我用开源工具绘制了状态转换图: - 圆形表示状态 - 箭头标注触发条件(如"收到NM报文") - 用不同颜色区分状态层级 这种方法比单纯看代码更容易建立整体认知。

5. 新手常见问题

  • 定时器精度不足:硬件定时器可能受其他任务影响,建议单独配置
  • 报文丢失处理:应设置重传机制,避免因偶发丢包误判离线
  • 状态切换延迟:关键状态转换需考虑硬件响应时间

6. 学习路线建议

  1. 先掌握基础状态机概念
  2. 通过Wireshark捕获真实车辆NM报文
  3. 用仿真工具(如CANoe)测试简单场景
  4. 逐步增加功能(如睡眠唤醒策略)

平台使用体验

InsCode(快马)平台实践时,发现其内置的代码编辑器能直接运行C语言项目,还支持实时查看CAN报文数据。最方便的是部署功能——点击按钮就能让模拟的NM节点在云端运行,通过网页监控状态变化,这对验证逻辑特别有帮助。

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整个过程不需要配环境或搭硬件,适合快速验证想法。作为初学者,这种"所见即所得"的体验大大降低了学习门槛。

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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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