灵魂拷问,Modbus协议在现代化工业中的力不从心

Modbus协议,作为工业物联网领域中的重要协议之一,以其显著的特点赢得了广泛的认可与应用。

然而,正如任何技术都有其局限性和改进空间一样,今天我们将打破常规,采取一种‘倒反天罡’的视角,不再专注其优点,而是 深入剖析并探讨Modbus协议在实际应用中可能遇到的一些不足之处 ,以期能更系统地理解这一协议,并为未来的技术选型与优化提供参考依据。

1.数据读取限制

读个数据还得分批来?你需要有点儿耐心。

下面这张图是ModbusRTU协议03功能码读取保持型寄存器的报文格式:

从这张图上,我们可以看到从站返回数据中有一个选项叫做数据个数,这个数据个数就是我们之前说的字节计数,它所占用的字节数是1。 那么意味着字节计数的最大值是255,返回报文中的字节计数是读取寄存器数量的2倍,因此读取寄存器的数量最大值是255/2=127。如果超过127个,就得通过分组的方式来多次读取。这个就会导致在一些数据量较大的场合,需要多次报文交互,才能完成所有的数据读取,从而导致通信效率的降低。

如果当初设计时,字节计数为2个字节,是不是意味着一次性可以读取更多的数据?

2.不支持寄存器位级写入

这个问题也是很多人比较头疼的。

Modbus协议常用的8个功能码中,并没有直接支持寄存器的位写入。当需要对某个寄存器的特定位进行置位或复位时,操作会变得非常繁琐。一种方法是先读取整个寄存器的值,对需要修改的位进行位操作后,再写回寄存器。这种方法需要两次通信,不仅增加了通信量,还可能引发数据一致性和安全性问题。另一种方法是用一个寄存器代替一个位,写入1表示True,写入0表示False。虽然这种方法可以在一次写操作中完成,但会浪费大量的寄存器空间,降低了资源利用率。

不仅是Modbus,其他很多协议也有同样的问题。

但是西门子S7协议是支持单个位写入的,对于那些需要频繁操作单个IO点或内部状态位的场景,西门子S7协议可能是一个更加合适的选择,它能够大幅提升系统的整体性能和响应速度。下面以S7协议无线以太网通信方案为例,介绍触摸屏与两台 PLC的无线S7协议通信实现过程。

当然,每种协议都有其适用的场景和优势,综合考量通信效率、设备兼容性、开发成本等因素,选择适合项目需求的协议才是关键。

4.不支持随机读写

下面这张图是三菱MC协议中的一段报文帧。

这段报文的含义是一次性读取出D0、T0、M100-M115、X20-X2F、D1500-D1501、 Y160-Y17F、M1111-M1142。

Modbus协议不支持这样的读取操作,如果地址比较零散,就需要分很多批,这样必然会导致通信效率的降低。

4.安全性堪忧

安全性?不存在的!

Modbus的安全措施几乎为零,对黑客几乎不设防,没有加密、没有认证,简直是网络安全的“反面教材”。

这个其实和Modbus协议的使用场景有关。Modbus协议主要应用在设备层的一些仪表及控制层的一些PLC控制器中,所以大部分情况下都是局域网的应用,因此基本上不会出现黑客攻击或者数据篡改之类的问题。

Modbus协议作为工业现场应用,它的目的是实现数据交互,在不联网的环境下,没有攻击就没有伤害。所以你得自己想办法采取额外的安全措施来保障数据的安全性,如使用VPN、防火墙等网络安全设备,或者采用加密通信协议来替代Modbus协议。

总结

为了适应现代工业自动化的需求,许多新的通信协议和技术正在被开发和采用,以弥补Modbus的局限性。

总之,尽管存在这些不足,Modbus协议因其简单、易于实现和广泛的支持,仍然在许多工业场合中发挥着重要作用,作为“工业老兵”Modbus协议依然很能打!

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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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