干货分享 | TL1011的FastLIN模式高速刷写配置与应用

TOSUN同星最新发布的一款TL1011设备,不仅支持LIN2.2协议下的LIN通信与仿真,而且重点支持FastLIN模式,速率可支持到200 Kbps,通过FastLIN模式可以极大提升LIN刷写的速度和应用场景。TL1011配合功能强大的TSMaster软件,支持加载LDF数据库文件,可以很方便地监控、分析、仿真 LIN 总线数据,也可以支持UDS诊断、ECU高速刷写等功能。本文将介绍TL1011的FastLIN模式高速刷写配置与应用。

本文关键词:TL1011,FastLIN,LIN高速通信,LIN高速刷写


目录

Catalog

1. 技术背景

2. TL1011的FastLIN模式高速刷写配置与波形观测

3. TSMaster结合FastLIN模式下的高速刷写

4. 缩写

1、技术背景

LIN(Local Interconnect Network)通信标准是在 2010 年(LIN 2.2A,LIN 联盟)定义,后由国际标准化组织 (ISO) 收录,成为 ISO 17987 并于 2016 年正式发布。LIN属于低速串行通讯协议,通常速率是在0-20Kbps,其中LIN的通信设计初衷是为了满足汽车行业中对低成本、低速网络的需求,特别是在车身电子配件方面,如车窗、后视镜、大灯、空调控制等。

近年来车内氛围灯也普遍采用LIN通信,单车的氛围灯的节点数量较多,氛围灯供应商或者OEM厂商对车载氛围灯的控制器刷写速度提出更高的要求,对此,部分氛围灯采用高速FastLIN模式的LIN控制器,其LIN通信速率可达200Kbps,在LIN烧录时具有更高的带宽和刷写速度,高效且稳定。

在此背景下,TL1011的FastLIN模式应运而生,其支持FastLIN模式,通信速率支持达200 Kbps,使用FastLIN模式下可以极大提升LIN ECU的刷写速度,加快工序节拍,适用于支持FastLIN模式的LIN 控制器的各种烧录和高速通信场景。

2、TL1011的FastLIN模式高速刷写配置与波形观测

对于TL1011的FastLIN模式下的高能通信配置与应用,本文采用两个TL1011分别仿真LIN主节点和LIN从节点控制器进行通信和测试,并从硬件通信选择与配置开始讲解如何使用,并结合示波器的LIN波形解析功能,进一步展示FastLIN模式下的波形和通信时间参数对比。

2.1 FastLIN模式的工程配置与发送

首先连接两个TL1011到电脑上,打开TSMaster软件的【硬件】菜单,在【通道选择】配置LIN通道数量为2,并分别选择两个TL1011的通道。如图1。

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图1: TL1011的LIN通道选择

然后在【总线硬件】的总线通道配置中,选择【LIN1】进行波特率配置,在参数【波特率(Kbps)】中,可以直接用鼠标选中值并用键盘输入“200”,然后调整所需的协议版本等,点击右上角的【应用】按钮,此时通信波特率已设置为200Kbps。如图2。

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图2: LIN1 通道波特率配置

同理,可将LIN2的通信波特率设置为200Kbps。如图3。

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图3: LIN2 通道波特率配置

接着,分别创建两个两个LIN发送窗口,其中LIN发送#1设置为主节点模式,并创建调度表的ID,通道1以及相应的报文发送方向,数据长度。LIN发送#2设置为从节点模式(即不使能主节点模式),并设置从节点发送ID、通道、方向、长度、数据内容等。分别部署运行。如图4。

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图4: LIN发送配置

在LIN报文消息窗口中,可以观察到LIN1和LIN2通道仿真的报文进行收发正常。如图5。

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图5: LIN报文消息

2.2 通过示波器观察FastLIN下的波形

本文使用Picoscope示波器的通道A探头连接到LIN线,探头地连接到LIN地线,可以进一步观察此时LIN波特率为200Kpbs的波形时间参数特性。并使用LIN串行解码功能,设置解析波特率为200kbps进行解码。如图6。

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图6: 示波器的LIN解码配置

从示波器的波形中,观测到同步位0x55的一个位时间为5.015us,其波特率转化为199.4Kpbs,符合波特率抖动范围。同时可以观察到整体LIN波特整洁稳定,通过串行译码可以准确无误地解析出LIN报文ID的所有细节。如图7。

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图7: FastLIN模式下200Kbps的波形

使用相同的FastLIN测量环境,只修改两个FastLIN通道的波特率为150Kbps,并使用示波器进行观测。同样以同步段的一个位时间进行测量为6.664us,其对应波特率为150.1Kbps,符合波特率抖动范围。如图8。

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图8: FastLIN模式下150Kbps的波形

3、TL1011结合FastLIN模式下的高速刷写

TSMaster的诊断刷写功能不仅支持标准LIN、CAN、CAN FD、DOIP的UDS刷写,在TL1011的FastLIN模式的加持下,可以实现基于UDS的Flash Bootloader高速刷写,适用于各种FastLIN模式下LIN控制器的高速烧录和通信场景。

3.1 FastLIN模式的硬件设置

在FastLIN模式下主要配置更高的LIN波特率,以200Kbps为例。如图9。

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图9: 配置波特率200Kbps

3.2 LIN诊断传输层

在TSMaster的基础诊断模块中,总线类型选择为LIN,默认支持FastLIN模式,并可以设置LIN 控制器的NAD节点地址。如图10。

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图10: LIN诊断传输层配置

3.3 诊断服务层间隔时间与种子密钥

诊断服务层可以设置LIN的请求(0x3C)与应答(0x3D)的诊断间隔时间参数,以及0x3D应答重试次数。如图11。

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图11: LIN诊断服务层间隔时间配置

在TSMaster 中提供了两种 SeedKey 种子密钥的处理方法。第一种就是常用的加载主流的种子密匙的 DLL 动态链接库,并支持WIN32和DotNET两类动态链接库;第二种是提供了内置的种子密钥的解释器,可以直接编写 SeedKey 源代码,并可以保存生成 DLL 动态链接库。如图12。

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图12: 种子密钥

3.4 诊断基础服务配置与文件下载组合服务

在LIN基本诊断配置中,可以根据诊断服务类型创建服务指令,配置好每个服务的请求和应答的相关参数。如图13。

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图13: LIN基本诊断配置

文件下载组合服务,能够根据加载的数据文件自动生成0x34,0x36,0x37服务步骤流程,支持多种主流的数据格式如hex,bin,s19,vbf等等,并支持多种文件校验方式、擦除方式 、下载控制、传输退出的校验以及文件拆分后下载,地址偏移等。如图14。

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图14: 文件下载组合服务

3.5 自动诊断流程一键实现FastLIN的高速刷写

在自动诊断流程中,基于已创建好的基础诊断服务,快速创建一个完整的FastLIN的UDS诊断刷写流程,并通过一个按键执行刷写,并可以进行自定义次数的重复刷写。如图15。

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图15: FastLIN的UDS诊断刷写流程

在实际的LIN或FastLIN刷写场景中,存在服务指令设置相应的LIN时间参数。对此,在自动诊断流程中可以设置LIN参数,支持用户自定义请求与应答的时间间隔,以及应答次数。如图16。

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图16: LIN时间参数用户自定义配置

4、缩写

LIN

Local Interconnect Network

CAN

Controller Area Network

CAN FD

CAN with Flexible Data-Rate

DLL

Dynamic Link Library

ECU

Electronic Control Unit   

ID

Identifier

UDS

Unified Diagnostic Services

<think>嗯,用户想了解FAST_LIO的测距方法或实现。首先,我需要回忆一下FAST_LIO的基本原理。FAST-LIO是结合激光雷达(LiDAR)和惯性测量单元(IMU)的紧耦合里程计,主要用于实时定位和建图。根据提供的引用,特别是引用[3]提到,它使用了紧耦合的迭代卡尔曼滤波器(IKF)。这可能意味着IMU和LiDAR数据在状态估计中被紧密集成,减少误差累积。 用户提到测距,可能是指如何通过FAST-LIO实现距离测量或者里程计的计算。我需要看看各引用中的关键点。引用[1]和[3]都提到了FAST-LIO2,它可能改进了原始版本,比如使用ikd-tree进行高效的点云管理。引用[4]提到S-FAST_LIO简化了状态变量定义,使用Sophus库替代IKFOM,这可能影响状态更新和优化的方式。 测距的实现通常涉及传感器数据融合。IMU提供高频的加速度和角速度,但存在漂移;LiDAR提供准确但低频的环境扫描。紧耦合方法会同步处理这两者,用IMU的数据预测运动,再用LiDAR点云匹配进行校正。迭代卡尔曼滤波在这个过程中不断优化状态估计,可能涉及预测和更新步骤的多次迭代,如引用[3]中的Iterated Kalman Filter。 此外,引用[2]提到FAST-LIO_SLAM结合了SC-PGO(可能是基于扫描上下文的位姿图优化),这可能在后端进一步优化里程计的轨迹,减少漂移。而引用[4]中的S-FAST_LIO简化了状态变量的表示,可能使计算更高效,适合实时应用。 在代码层面,FAST-LIO的实现可能包括IMU预积分、点云特征提取、状态预测、卡尔曼增益计算、协方差更新等步骤。例如,IMU数据用于预测机器人的运动状态,然后LiDAR点云通过匹配算法(如ICP或NDT)局部地图对齐,产生观测数据,进而更新状态估计。 用户可能需要了解具体的实现步骤或算法细节。比如,如何初始化系统,如何处理传感器数据的同步,如何管理地图(如ikd-tree的结构),以及优化方法(如位姿图优化)。此外,代码中的数学公式,如状态方程和观测方程的推导,也是关键部分。例如,引用[4]提到使用Sophus库处理李群,这可能涉及到姿态表示的优化,避免奇异性问题。 可能的相关问题包括如何选择或调整卡尔曼滤波的参数,如何处理不同LiDAR传感器的数据输入,或者在动态环境中的鲁棒性措施。此外,用户可能对FAST-LIO其他SLAM方法(如LOAM或LIO-SAM)的区别感兴趣,或者如何在实际项目中部署和优化FAST-LIO的性能。</think>### FAST-LIO测距方法及实现解析 FAST-LIO(Fast LiDAR-Inertial Odometry)是一种基于**紧耦合迭代卡尔曼滤波**的实时里程计方法,通过融合LiDAR点云和IMU数据实现高精度运动估计。其核心实现流程如下: 1. **传感器数据预处理** - **IMU预积分**:在LiDAR扫描间隔内对IMU角速度和加速度进行积分,生成高频运动预测$${\Delta \mathbf{R}, \Delta \mathbf{v}, \Delta \mathbf{p}}$$[^3] - **LiDAR点云去畸变**:利用IMU积分结果对原始点云进行运动补偿,消除扫描过程中的运动畸变[^1] 2. **状态预测更新** - 状态向量定义为$${\mathbf{x} = [\mathbf{R}, \mathbf{p}, \mathbf{v}, \mathbf{b}_g, \mathbf{b}_a]^T}$$(包含姿态、位置、速度、陀螺仪/加速度计零偏) - 迭代卡尔曼滤波通过以下步骤优化状态: $$ \mathbf{x}_{k+1} = \mathbf{x}_k \boxplus (\mathbf{K}_k (\mathbf{z}_k - h(\mathbf{x}_k))) $$ 其中$\boxplus$为流形加法,$\mathbf{K}_k$为卡尔曼增益[^3] 3. **点云匹配优化** - 使用**ikd-Tree**高效管理局部地图,支持动态插入/删除点云 - 通过最近邻搜索建立点-面/点-边约束,计算残差: $$ \mathbf{r}_i = \mathbf{n}_i^T (\mathbf{T}_{LI} \cdot \mathbf{p}_i - \mathbf{q}_i) $$ ($\mathbf{n}_i$为法向量,$\mathbf{q}_i$为地图点)[^1] 4. **关键实现优化** - **计算简化**:S-FAST_LIO版本使用Sophus库定义SE(3)状态,替代原版IKFOM框架,降低计算复杂度[^4] - **零偏补偿**:对IMU零偏进行在线标定,防止误差累积 - **并行处理**:将特征提取、地图更新等模块并行化[^2] ```cpp // 代码片段(基于FAST-LIO2简化) void propagate_state(IMUData &imu) { Eigen::Vector3d ang_vel = imu.gyro - state.bg; // 零偏补偿 Eigen::Vector3d lin_acc = imu.acc - state.ba; state.R *= Sophus::SO3d::exp(ang_vel * dt).matrix(); // 姿态更新 state.v += (state.R * lin_acc + gravity) * dt; state.p += state.v * dt; } ``` 5. **性能增强技术** - **重定位机制**:通过保存关键帧构建全局地图,实现闭环检测 - **自适应参数**:根据运动状态动态调整滤波器噪声参数 - **多传感器支持**:可扩展接入轮式编码器、GPS等传感器
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