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bus = can.interfaces.vector.VectorBus(bustype='vector', app_name='CANalyzer', channel=2, bitrate=500 * 1000, data_bitrate=2000 * 1000, fd=True) 在User Manual文档5.4.1 XLcanFdConf章节的函数解释中可以看到sample point和sjw_abr、tseg1_abr、tseg2_abr的关系 打开本地CANoe -> CANFD工程 ->...
20 # bus = can.interface.Bus(bustype='ixxat', channel=0, bitrate=250000) 21 # bus = can.interface.Bus(bustype='vector', app_name='CANalyzer', channel=0, bitrate=250000) 22 # ... 23 24 msg = can.Message( 25 arbitration_id=0xC0FFEE, data=[0, 25, 0, 1, 3, 1, 4, 1]...
针对ValueCAN3,python-can主要要使用到其驱动中的 icsneo40.dll 这个dll文件,在驱动安装中会默认安装到系统目录,如果不安装,则需要手动将这个文件放到我们的工作目录。 针对其他的CAN设备(Vector,PCAN或其他),可以在文档中照当对应的安装方法。 这个链接中提供了所有python-can支持的硬件的安装说明 python-can.readth...
使用Python控制CAN总线 CAN总线是在汽车电子领域广泛应用的一种通讯方式,市面上有很多公司提供不同的将CAN转为USB的设备,使用这些设备电脑就能够借由USB通过CAN总线跟汽车ECU进行交流,通常来说,Vector 的设备受众最广,功能最全面,兼容性最好,但是好东西的唯一缺点就是贵,因此市面上其他的设备厂商才有了用武之地,...
pip install python-can 示例代码 以下是一个简单的示例,展示如何使用python-can库在CAN总线上发送消息: 代码语言:txt 复制 import can # 配置CAN接口 can_interface = 'socketcan' # 根据你的硬件选择合适的接口,如'socketcan', 'pcan', 'vector', etc. bus = can.interface.Bus(channel='can0', bustype...
python-can解出来的msg中的channel是从0开始的,而Vector工具(比如CANOE)中的channel mapping是从1开始的,注意别把通道搞错了。 手动取raw data数据的时候要注意大小端。 cantools工具解出来的数值型信号会无脑转成float型而非int。 重点!由于cantools工具的decode_choices接收的入参只有can id,没有channel,因此如果...
I use python-can with Vector CANoe to log the CAN Data and use it in python. When I´m using a real CAN-Interface (VN1610), I can view the traffic with the can.viewer. How ever I´m not able to configure the pyhton-can can.viewer to show me messages send on the virtual can...
vector, kvaser: Activate channels after CAN filters were applied (#1413,#1708,#1796) Features kvaser: Add support for non-ISO CAN FD (#1752) neovi: Return timestamps relative to epoch (#1789) slcan: Support CANdapter extended length arbitration ID (#1506,#1528) ...
y_test_scores=ocsvm.decision_function(X_test)y_test_pred=ocsvm.predict(X_test)# outlierlabels(0or1)defcount_stat(vector):# Because it is'0'and'1',we can run a count statistic.unique,counts=np.unique(vector,return_counts=True)returndict(zip(unique,counts))print("The training data:",co...