CAN(Controller Area Network)总线的仲裁机制

CAN(Controller Area Network)总线的仲裁机制是其核心特性之一,它确保了在多节点环境中数据能够高效、公正地传输。以下是对CAN仲裁机制的详细解释和介绍:

一、仲裁机制概述

在CAN总线网络中,各个节点地位平等,没有固定的主节点或从节点之分。这种设计使得每个节点在需要时都可以试图访问总线。当多个节点同时尝试发送数据时,就需要通过仲裁机制来决定哪个节点的报文优先发送。仲裁机制能够实时地检测总线上的冲突,并根据报文的优先级来做出决策,从而确保高优先级的数据能够不受任何损坏地传输。

二、仲裁机制的工作原理

  1. 信号电平检测

    • CAN总线采用差分信号传输,通过比较CAN_H和CAN_L两根线上的电压差来判断信号状态。
    • 当多个节点同时发送数据时,它们会同时检测总线上的信号电平。
  2. 逐位仲裁

    • CAN总线的仲裁机制基于报文的标识符(ID)来进行。标识符不仅用于标识数据内容,还决定了报文的优先级。ID值越小,帧的优先级越高。
    • 在仲裁过程中,各节点发送其标识符比特位到总线上,并同时监测总线状态。如果某节点发送的是隐性电平(逻辑1),但监测到显性电平(逻辑0),则该节点即失去仲裁,立即转为接收状态。
    • 仲裁从帧起始位开始,逐位比较各ID。显性电平最多的节点(即ID值最小的节点)赢得仲裁,继续发送数据,其余节点则等待下次竞争。
  3. 非破坏性仲裁

    • CAN总线的仲裁机制是非破坏性的,这意味着在仲裁过程中,不会破坏正在传输的数据。
    • 一旦高优先级的报文开始发送,低优先级的报文就会停止发送,并等待下一次总线空闲时再尝试发送。

三、仲裁机制的特点

  1. 高效性

    • 仲裁机制能够在多个节点同时发送数据时,快速确定哪个节点有权发送,提高了总线的利用率。
  2. 实时性

    • 仲裁机制能够实时地响应节点的数据发送请求,确保数据传输的实时性。
  3. 可靠性

    • CAN总线的仲裁机制能够保证数据传输的可靠性,避免数据冲突和丢失。

四、仲裁机制的应用

CAN总线的仲裁机制在工业控制和汽车电子等领域发挥着重要作用。在这些领域中,系统往往包含多个节点,且对数据传输的实时性和可靠性要求较高。通过采用仲裁机制,CAN总线能够在多节点竞争发送数据的情况下,确保数据传输的顺序和可靠性,为实时性要求较高的系统提供了可靠的通信解决方案。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/881311.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Linux学习笔记(七):磁盘的挂载与扩展

Linux学习笔记(七):磁盘的挂载与扩展 在虚拟机环境中,当我们的存储空间不足时,添加一块新的硬盘显得尤为重要。 1. 新增磁盘 首先,你需要确保有一块物理磁盘或虚拟磁盘。在虚拟机管理器中,你可以…

PostgreSQL学习笔记二:PostgreSQL的系统架构

PostgreSQL 是一种功能强大的开源关系型数据库管理系统,其架构具有以下特点: 一、客户端/服务器架构 客户端 客户端可以是各种应用程序,如 Web 应用、桌面应用等,它们通过网络连接与 PostgreSQL 服务器进行通信。客户端使用标准的…

HTML图形

HTML图形 1. HTML5 Canvas2.HTML5 内联 SVG3.HTML 5 Canvas vs. SVG 1. HTML5 Canvas HTML5 的 canvas 元素使用 JavaScript 在网页上绘制图像。画布是一个矩形区域,您可以控制其每一像素。canvas 拥有多种绘制路径、矩形、圆形、字符以及添加图像的方法。 1、创建…

【pytorch】pytorch入门5:最大池化层(Pooling layers )

文章目录 前言一、定义概念 缩写二、参数三、最大池化操作四、使用步骤总结参考文献 前言 使用 B站小土堆课程 一、定义概念 缩写 池化(Pooling)是深度学习中常用的一种操作,用于降低卷积神经网络(CNN)或循环神经网…

微知-如何临时设置Linux系统时间?(date -s “2024-10-08 22:55:00“, time, hwclock, timedatectl)

背景 在tar解压包的时候经常出现时间不对,可以临时用date命令修改一下,也可以其他,本文主要介绍临时修改的方法 date命令修改 sudo date -s "2024-10-08 22:55:00"其他查看和修改的命令 本文只记录查看方式,修改的暂…

详解正确创建好SpringBoot项目后但是找不到Maven的问题

目录 问题 解决步骤: 找到File->Project Structure... 设置SDK 设置SDKs 问题 刚刚在使用IDEA专业版创建好SpringBoot项目后,发现上方导航栏的运行按钮是灰色的,而且左侧导航栏的pom.xml的图标颜色也不是正常的,与此同时我…

SpringBoot Jar 包加密防止反编译

今天看到了一个说明jar包加密的实现方式,特意试了下效果,并下载了插件源码及实现源码查看了下子,感兴趣的可以在最后得到gitee地址。 SpringBoot 程序 Jar 包加密的方式,通过代码加密可以实现无法反编译。应用场景就是当需要把公司…

Linux防火墙-案例(二)snatdnat

作者介绍:简历上没有一个精通的运维工程师。希望大家多多关注作者,下面的思维导图也是预计更新的内容和当前进度(不定时更新)。 我们经过上小章节讲了Linux的部分进阶命令,我们接下来一章节来讲讲Linux防火墙。由于目前以云服务器为主&#x…

脑机接口技术的未来与现状:Neuralink、机械手臂与视觉假体的突破

近年来,脑机接口(BCI)技术发展迅速,不仅限于科幻小说和电影,已经逐步进入现实应用。特别是马斯克的Neuralink公司推出的“盲视(Blindsight)”设备,最近获得了FDA的突破性设备认定&am…

Spring Boot:打造下一代医院管理系统

3系统分析 3.1可行性分析 通过对本医院管理系统实行的目的初步调查和分析,提出可行性方案并对其一一进行论证。我们在这里主要从技术可行性、经济可行性、操作可行性等方面进行分析。 3.1.1技术可行性 本医院管理系统采用JAVA作为开发语言,Spring Boot框…

动态规划算法题目练习——62.不同路径

1.题目解析 题目来源:62.不同路径——力扣 测试用例 2.算法原理 1.状态表示 这时由于避免越界初始化所以将左上角置为虚拟位置,创建一个二维dp表用来存储到当前为止的所有路径 2.状态转移方程 以dp[i,j]为例,起点到该位置的路径是起点到其上…

YOLO 二元分类器

YOLO 二元分类器 在评估二元分类器性能时,TP、FP、TN和FN是四个核心指标,它们分别代表真阳性、假阳性、真阴性和假阴性。以下是这些指标的定义、计算方法以及在实际应用中的意义: 定义 TP(真阳性):模型正…

找不到concrt140.dll如何修复,快来试试这6种解决方法

concrt140.dll是微软Visual C 2015 Redistributable Package中的一个重要动态链接库文件,它在许多Windows应用程序中扮演着关键角色。本文将详细探讨concrt140.dll丢失的原因、影响、解决方法以及预防措施,帮助用户更好地理解和应对这一问题。 一、什么是…

【Verilog学习日常】—牛客网刷题—Verilog进阶挑战—VL45

异步FIFO 描述 请根据题目中给出的双口RAM代码和接口描述,实现异步FIFO,要求FIFO位宽和深度参数化可配置。 电路的接口如下图所示。 双口RAM端口说明: 端口名 I/O 描述 wclk input 写数据时钟 wenc input 写使能 waddr input 写…

算法知识点————贪心

贪心:只考虑局部最优解,不考虑全部最优解。有时候得不到最优解。 DP:考虑全局最优解。DP的特点:无后效性(正在求解的时候不关心前面的解是怎么求的); 二者都是在求最优解的,都有最优…

Springboot 整合 durid

文章目录 Springboot 整合 druiddruid的优势配置参数使用整合 Druid配置数据源配置参数绑定配置参数配置监控页面配置拦截器 Springboot 整合 druid druid的优势 可以很好的监控 DB 池连接 和 SQL 的执行情况可以给数据库密码加密可以很方便的编写JDBC插件 配置参数 使用 整…

算法闭关修炼百题计划(四)

仅供个人复习 1.两数相加2.寻找峰值6.岛屿的最大面积3.最大数4.会议室5.最长连续序列6.寻找两个正序数组的中位数 1.两数相加 给你两个 非空 的链表,表示两个非负的整数。它们每位数字都是按照 逆序 的方式存储的,并且每个节点只能存储 一位 数字。 请…

.NET CORE程序发布IIS后报错误 500.19

发布IIS后浏览时报错误500.19,同时配置文件web.config的路径中也存在问号“?”。 可能原因:没有安装运行时

ViT(Vision Transformer详解)

Transformer作为前沿的深度学习框架,带有多模态的特性,对于不同类型的输入数据,不管是文本还是图像均可进行处理,而ViT则是对于Transformer中的视觉方面(也就是输入数据为图像)的衍生物(因Trans…

MATLAB - 浮动基座机器人的逆运动学

系列文章目录 前言 本例演示如何解决以浮动底座为模型的机器人的逆运动学问题。浮动底座机器人可以在空间中自由平移和旋转,具有六个自由度。浮动基座机器人的逆运动学问题适用于空间应用,即使用安装在浮动和致动基座上的机械臂在空间操纵物体&#xff0…