CANoe使用：测试脚本和工程同步启动

最新推荐文章于 2025-05-16 16:55:02 发布
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分类专栏： 车辆测试研发工具使用经验分享 文章标签： 车载系统
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测试脚本和CANoe工程同步启动设置方法：

  1. 打开Test Module；
    1-打开Test Module
  2. 选中Test Case，点击界面左下角Testnode Configuration；
    Testnode Configuration
  3. 勾选Start - immediately，即可运行工程同时直接运行测试脚本。
    Start
CANoe和Jenkins ,持续集成自动化测试
蚂蚁小兵
09-30 3684
只需要一台电脑，手把手教你如何在Jenkins上跑你的CANoe工程，做到真正的持续集成测试
车载测试面试题精选
吃面爱放香菜的博客
12-11 6873
物理上can总线就是2根铜线。CAN是控制器域网的简称，can属于总线式串联通信网络。can总线就相当于汽车的中枢神经系统，是汽车里的一种通讯协议。相当于把很多的汽车电脑都并联到这两根线上，实现数据共享。1、can总线分为can高线和can低线，是由两条铜做的导线。它的作用就是将汽车仪表、变速箱、辅助刹车系统，ECU（电子控制单元，ECU就是汽车的大脑）、控制模块、各种传感器等多个控制单元链接在一起，实现信息的实时同步。通俗的讲就像电话线一样，联通各个部件用来通信和传输数据。
使用Canoe写CAPL自动化脚本
weixin_52174267的博客
10-24 1343
1. 打开canoe->Test->Test Setup->新建Test Environment->在Test Environment里面插入XML Test Moudle。5.然后在Configuration的Components里面添加.can文件。3. 在Configuration的Common里可以命名、导入vxt文件等。2.右击打开Configuration。6.可以编辑can文件来实现自动化测试。
LIN总线学习大全（基于CANoe和CAPL）
蚂蚁小兵
10-08 2922
基于CANoe和CPAL的LIN总线学习文章集合，包含，LIN诊断自动化，LIN通信等
掌握CANoe：汽车电子仿真与测试的全面入门指南
weixin_35749786的博客
04-30 840
CANoe是Vector Informatik GmbH开发的一款用于开发和测试汽车网络的软件。它广泛应用于汽车行业的通信协议分析、网络监控、节点仿真等场景，是汽车电子开发不可或缺的工具之一。测试工具主要包括CAN和LIN的模拟器、记录和回放功能，以及信号和报文生成器。CAN模拟器：允许用户创建自定义的CAN消息，并发送到网络中，模拟各种通信场景。LIN模拟器：专门用于LIN通信协议，通过模拟器可以测试LIN节点和总线的行为。记录与回放。
CANoe-TestModule-vTESTstudio-Python -- 爱恨情仇
车载网络测试
02-22 3332
Python控制CANoe软件的启动、导入自动化脚本、执行测试等相关函数介绍；保证你第一步能读懂demo文件，并且让他跑起来。
通用路由脚本使用手册（随手记）
gwsino_2012的博客
03-26 1450
脚本使用
车载 SOME/IP测试 上手整理 - 一万三千字
weixin_39072720的博客
09-01 3071
SOME/IP（Scalable service-Oriented MiddlewarE over IP）是一种在IP网络上实现服务导向（SOA）的中间件协议。它最初是为了满足车载网络的特定需求而设计的，但也可用于其他嵌入式系统。SOME/IP用于定义如何在参与节点（如车载电子控制单元，ECUs）之间发现服务、建立通信并进行数据交换。
CANoe Scope——高效解析总线报文
怿星科技的博客
05-21 4412
随着汽车电子技术的发展，越来越多的电子控制单元应用到汽车上，而传统汽车里面电器信号都是通过线束的连接来实现的，更多的线束无疑会导致整车开发成本的增加和可靠性的降低，于是具有突出可靠性、实时性和灵活性的CAN总线应运而生。由于汽车电控系统日益复杂，在CAN总线网络的开发过程中，需要提前对设计结果进行仿真评价和故障分析，以确定所设计的总线网络是否完善、设计的协议是否能够符合要求。今天我们介绍的CANoe Scope就可以帮助我们高效地解析CAN总线报文。 图 1 PicoScope 与传统示波器相比，C
Canoe-Autosar网络管理测试脚本用例CAPL：全自动化测试案例及报告生成
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苹果新一代车载系统CarPlay Ultra来袭，全屏接管+ChatGPT助力，智能驾驶要“起飞”
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内容概要：本文详细介绍了CTF-Misc题型的应用指南，涵盖文件隐写、内存取证、数据修复等方面的核心技术。文件操作与隐写部分，讲述了文件类型识别方法（如使用file命令、010 Editor等工具查看文件特征），以及文件分离与合并的方法（如Binwalk自动化工具、dd命令手动操作）。图片隐写技术方面，包括颜色通道分析（如使用Stegsolve）、帧差异对比、Exif信息读取等。内存取证则主要围绕Volatility框架展开，介绍其基础命令（如imageinfo、pslist）和特殊场景处理（如加密文档爆破）。此外，还提供了若干工具推荐，如十六进制编辑器、自动化分离工具、OCR识别库等，并分享了实战技巧，如逆向思维应用和隐蔽信息挖掘。 适合人群：对CTF比赛感兴趣的安全研究人员、网络安全爱好者及有一定计算机基础知识的学习者。 使用场景及目标：①掌握文件隐写与修复技术，能够识别和处理各种文件类型的隐写和损坏问题；②学会使用Volatility进行内存取证，提取关键信息；③提高对隐蔽信息的敏感度，培养解决复杂问题的能力。 阅读建议：本文内容丰富，涉及多个技术领域，建议读者先熟悉基本概念和常用工具的使用，再逐步深入理解各个技术细节，在实践中不断积累经验。
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基于python+树莓派图像识别的智能循迹避障小车+源码+项目文档，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档 具体原理 道路检测 本程序所使用的道路检测算法为最基础的检测算法，可升级至深度学习算法，但是没时间搞主要是不会 对于道路检测而言，最基本的就是在图像上随机抽取图像上下部等宽区域，将图像的灰度中心计算出来，由此可以看出，当上半部图像的灰度中心与下半部图像中心的位置差超出阈值时，判定道路出现了转弯，以图像中心为坐标原点，当插值大于0时说明要右转，反之左转。可自由设置。 标识牌检测 使用opencv自带的训练网络，虽然实际训练了，但是结果较差，采用了国外训练好的图像模型，在代码中提供了。 障碍物检测 超声波检测，虽然没啥用，毕竟我们的障碍物是停止标志，图像的精度目前看来比超声波准，不过本着买了就要用的原则，用了 距离测算 采用单目视觉，首先对相机进行标定，然后利用角度计算得出前方的实际距离。但是相机在运动过程晃动较大，最后还是热熔胶枪粘的，这个功能的演示就弃了。
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SYN.SHX
05-17
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