Flexray动态传输仲裁

时间: 2023-07-24 14:46:17 浏览: 59
在FlexRay的动态传输过程中,仲裁是非常重要的环节。由于多个节点可以竞争总线资源,因此需要一种机制来协调节点之间的传输,避免冲突和数据丢失。FlexRay采用了两种仲裁机制来实现动态传输的协调,分别是静态仲裁和动态仲裁。 静态仲裁是通过静态分配来协调节点之间的传输。在静态段中,每个节点都被分配了一个时间槽,用来进行静态数据和控制信息的传输。在这个时间槽中,该节点可以独占总线资源进行数据传输,避免了节点之间的竞争和冲突。 动态仲裁是通过动态分配来协调节点之间的传输。在动态段中,节点可以根据需要向总线发送请求,申请使用总线资源进行数据传输。其他节点可以根据请求的优先级和时间戳来响应请求,并在适当的时间进行数据传输。FlexRay的动态仲裁机制是基于时间戳的,每个节点都有自己的本地时间戳,并根据时间戳来协调数据传输。 总的来说,FlexRay的动态传输仲裁机制是非常灵活和可靠的,可以满足汽车电子系统中实时数据传输的要求。它可以根据节点之间的竞争情况和传输需求来动态地分配总线资源,避免了冲突和数据丢失。

最新推荐

recommend-type

嵌入式DSP上实现FlexRay总线的方法

在基于OMAP5912和MFR4200的总线控制器连接设计中,使用OMAP5912的EMIFS接口连接总线控制器MFR4200,可实现FlexRay总线的数据收发。
recommend-type

FlexRay Communications System Electrical Physical Layer Specification, Ver 3.0.1

FlexRay Communications System Electrical Physical Layer Specification, Version 3.0.1
recommend-type

FlexRay技术综述

FlexRay 是一种用于汽车的高速可确定性的,具备故障容错的总线系统。
recommend-type

数据转换/信号处理中的CAN/FlexRay网关的设计与实现

无破坏仲裁和多主多从等优越特性成为汽车控制网络的首要选择,但随着汽车电子技术及网络技术的不断发展,CAN网络的传输模式过于简单并受传输速率的限制,难以满足日益发展的车载信息设备对大数据量。高可靠性等方面...
recommend-type

示波器的LIN、CAN和FlexRay串行总线调试

为了改善系统通信效率,降低成本,目前所有的汽车设计都采用了大量的串行总线通信协议。I2C 和SPI协议通常应用在电子控制单元(ECU)的芯片间通信。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解释minorization-maximization (MM) algorithm,并给出matlab代码编写的例子

Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法,用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题,然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下: 1. 初始化参数 $\theta_0$,设 $k=0$; 2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$,使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$; 3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。