PeakCAN Bus 與 ECU Simulator 通訊 擷取 DTC Data

讀取 ECU Simulator 診斷故障碼 (Diagnostic Trouble Code, DTC)
利用PeakCAN Tools抓取的資料

送出以下 Flow Control（FC）封包，才會收到後面的連續幀：

CAN ID: 0x7E0（ECU 接收 ID）

DATA:   30 00 00 00 00 00 00 00

                │

                └─ 0x30 = Flow Control (CTS: Continue To Send)

第一幀:

CAN ID: 7E8  

Data:    10 10 43 02 01 68 03 03

DTC 解碼規則：

Byte  位置	值	說明

0

10

First Frame (FF) 標誌（高4位元=1），表示這是多幀資料起始幀

1

10

剩餘資料長度 = 0x10 = 16 bytes（不含前2個控制位元）

2

43

服務ID：0x43，代表回應「Mode 03（讀取 DTC）」請求（0x03 + 0x40）

3

02

DTC 數量 = 2（總共兩筆故障碼）

4~5

01 68

第1筆 DTC

6~7

03 03

第2筆 DTC

每個 DTC 為 2 bytes，使用下列方式轉為代碼（5 碼）：
高 2 bits（byte1） → 類型代碼（P, C, B, U）：
00 = P（Powertrain）
01 = C（Chassis）
10 = B（Body）
11 = U（Network）

第一筆：01 68

0x0168 = 00000001 01101000

高兩位是 00 → P

剩下：168 → P0168

說明：燃油溫度過高（Fuel Temperature Too High）

第二筆：03 03

0x0303 = 00000011 00000011

高兩位是 00 → P

剩下：303 → P0303

說明：汽缸 3 點火失敗（Cylinder 3 Misfire Detected）

第二幀:

21 00 00 00 00 00 00 00 00   ← Consecutive Frame #1

第三幀:

22 00 00 00 00 00 00 00 00   ← Consecutive Frame #2

PeakCAN Bus 與 ECU Simulator 通訊 擷取 VIN Data

在這篇文章 ECU Simulator CAN Bus Data with ESP32+MCP2515
當要去讀取 VIN (Vehicle Identification Number) Mode $09 - Vehicle Information 

始終都是只有得到

CAN ID: 0x7E8  

DATA:   10 14 49 02 01 31 46 54  

                │  │

                │  └─ 0x14 = 20 bytes 要回傳（包含 service, pid, vin 等）

                └─ 0x10 = First Frame（多幀傳輸）

找了許多資料知道有些ECU 需要 Flow Control Frame

所以送出以下 Flow Control（FC）封包，才會收到後面的連續幀：

CAN ID: 0x7E0（ECU 接收 ID）

DATA:   30 00 00 00 00 00 00 00

                │

                └─ 0x30 = Flow Control (CTS: Continue To Send)

利用之前寫的PeakCAN Tool送出command frame:

終於得到完整的datas

第一幀 

10 14 49 02 01 31 46 54

│  │

│  └─ 0x14 = 20 bytes 資料總長

└──── 0x10 = First Frame

49 02 = 回應 Mode 0x09 + PID 0x02（VIN）

01 = 回傳資料塊 ID = 第 1 組 VIN 塊

31 46 54 = '1FT'（ASCII）

第二幀

21 4C 52 34 46 45 58 42

│ └────────────── 'LR4FEXB'

└─ 0x21 = Consecutive Frame index 1

第三幀

22 50 41 39 38 39 39 34

│ └────────────── 'PA98994'

└─ 0x22 = Consecutive Frame index 2

完整 VIN 字串共 17 個字元，已完全符合 OBD-II 規範

VIN: 1FTLR4FEXBPA98994

CAN Bus 測距通訊軟件開發

Purpose:
基於Radar, UWB等可以量測距離的產品, 開發出一套可以解析CAN bus上接收到的資料, 繪製成360度的GUI顯示出來距離跟角度.

構成要件:

接收介面:

PeakCAN接收的GUI 參閱之前的文章 

PeakCAN Windows GUI Application - Two Channel

解析介面:

CAN bus 通訊的UWB產品

由Initiator跟responder通訊後經由responder解析收到的資料後送至顯示介面顯示.

顯示介面:

360度距離角度GUI

接收解析後的距離跟角度的資料後, 繪製GUI顯示.

影像介面:

經由WEBCAM由responder視角看出, 顯示目前時間跟中心位置cross焦點.

Raspberry Pi4 Project - Android system

KonstaKANG

最近在YouTube看到有人介紹在 Raspberry Pi上安裝Android系統, 

於是就參考這篇

Android on a Raspberry Pi 如何在树莓派上安装安卓系

感謝分享!!!!

把我的Pi4變成一台平板



操作起來還蠻順暢的, 後續再來想其他應用!!
在system->Raspberry Pi setting中
先把 SSH跟VNC enable, 後續比較好應用

SSH登入

VNC登入password: KonstaKANG

RaspberryPi Project - MagicMirror Function

Purpose:

在樹莓派上面安裝魔鏡軟體, 搭配適當的硬體, 你的樹莓派立刻變成亮麗的展示播放器！

Step:

1. 安裝好樹莓派

2. 在樹莓派安裝MagicMirror

3. 在MagicMirror安裝所需的模組. 如時間, 行事曆....

我的MagicMirror介面安排如下圖:

接下來介紹如何將介面配置出來

1. 安裝 Node.js 和 git。Node.js 是 MagicMirror 所需要運行環境。git 是我們要獲取MagicMirror 時所需要的工具。

sudo apt-get install curl

curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_current.x | sudo -E bash

sudo apt install -y nodejs git

2. 下載 Magic mirror 的主程式碼：
git clone https://github.com/MichMich/MagicMirror
cd MagicMirror

npm run install-mm

將配置的示例文件複制一份，作為初始的配置文件

cp config/config.js.sample config/config.js

這個config/config.js就是要配置各個模組的檔案

運行npm run start 來啟動完整的 MagicMirror

3. 數位相框 Module MMM-ImageSlideshow

依照這連結步驟

https://github.com/AdamMoses-GitHub/MMM-ImageSlideshow

部屬到MagicMirror 顯示介面變成數位相框

PeakCAN Windows GUI Application - Two Channel

Purpose:

利用兩台PeakCAN撰寫一個利用c#寫的MDI(Mutliple Document Interface)來擷取CAN Bus上面的資料, 可應用於CAN Bus介面上的產品分析, 或是配合OBD2的介面的接線來接收車子的CAN Bus上的資料.

介面設計:
利用PeakCAN給的範例架構在MDI的GUI上面

另外在撰寫一個transmit的介面, 可同時連續傳送或是傳送一次勾選的ID內容

GUI上半部可同時監看兩台PeakCAN的接收與傳送的資料

PeakCAN Control ODrive with A2212-1400KV and X2212-980KV

我的Odrive Board
版號: Odrive v3.6-56
ODrive control utility v0.6.5.post2
Odrive 硬件內部 FW V0.5.6

接續這一篇文章odrive perform Sunnysky X2212 980KV motor with Encoder TLE5012B

M1位置是接無編碼器

設定如下:

dev0.axis1.controller.config.vel_gain = 0.01

dev0.axis1.controller.config.vel_integrator_gain = 0.05

dev0.axis1.controller.config.control_mode = CONTROL_MODE_VELOCITY_CONTROL

dev0.axis1.controller.config.vel_limit = 50

dev0.axis1.motor.config.current_lim =15

dev0.axis1.sensorless_estimator.config.pm_flux_linkage = 5.51328895422 / (7 * 1400)

dev0.axis1.requested_state = AXIS_STATE_MOTOR_CALIBRATION

dev0.axis1.motor.config.pre_calibrated = True

dev0.axis1.requested_state = AXIS_STATE_SENSORLESS_CONTROL

dev0.axis1.config.startup_sensorless_control = True

dev0.save_configuration()

dev0.reboot()

測試指令:

dev0.axis1.requested_state = AXIS_STATE_MOTOR_CALIBRATION

dev0.axis1.requested_state = AXIS_STATE_CLOSED_LOOP_CONTROL

dev0.axis1.controller.input_vel = 10

Demo:

坦聯 旋轉轉台控制小工具

執行用C#寫的MDI_ATS程式, 選擇ATS中的Console, 再依據轉台所接的轉接板com port 開啟所用的port number

硬體包括坦聯控制盒, 單軸轉台

依據Unit 的轉動角度有1, 10 , 20 , 100度再按button +(正轉動)或是 button –(負轉動), 單次轉動轉台

Python 使用 GPU 的安裝方式

依據顯卡的資訊

Nvidia-smi 顯示卡 資訊

我的經驗是先更新顯卡的驅動到可支援的最新版本

再到nvida網站下載適合你版本的cuda

CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

我是下載12.4版本來做測試

查看是否安裝完成 nvcc -V

在python環境上驗證:

import torch

print(torch.cuda.is_available())

CVAT-標註模型 Deploy a model with nuclio successful, but status unhealthy

使用有Nuclio的CVAT docker image
Nuclio是一個無伺服器(Serverless)平台，Serverless架構的Nuclio較一般的server簡單，適合用來快速製作無需資料庫的API。

前往安裝CVAT的位置

docker compose down # 關閉該CVAT的docker image

啟動具Nuclio的CVAT container。

docker compose -f docker-compose.yml -f components/serverless/docker-compose.serverless.yml up -d # 啟動具serverless 架構的CVAT container

當在CVAT部屬自動標註模型時, 重開了Docker後會造成部屬的自動標註模型"unhealthy"的情況

先在Nuclio上的模型按 stop function

再到Docker上的模型按 start

然後再到Nuclio上啟動